pycharm里面的SGDClassifier（）没有momentum和nesterovs_momentum属性

时间: 2023-05-28 10:07:43 浏览: 128
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PyCharm-workspace.rar_PyCharm_WORKSPACE python_pycharm 测试_python

是的，PyCharm中的SGDClassifier()确实没有momentum和nesterovs_momentum属性。这是因为SGDClassifier()使用的是随机梯度下降算法（SGD），而这些属性是用于改进SGD算法的一些变种，如带有动量的SGD和Nesterov加速梯度的SGD。如果您需要使用这些属性，可以考虑使用其他库，如TensorFlow或Keras，它们提供了更多的优化算法和选项。
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def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum() :.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}')以上代码可以在pycharm中帮我实现画图功能吗？请优化代码

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l...

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric net.to(devices[0]) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() legend = ['train loss', 'train acc'] if val_iter is not None: legend.append('val acc') animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, ( metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},' f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f',valid acc {val_acc:.3f}' print(measures + f'\n {metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f}' f'examples /sec on {str(devices)}') 代码在jupyter中可以画图，但是在pycharm中不显示图像

这是因为在PyCharm中默认情况下无法自动显示Matplotlib图形窗口，您需要在代码中添加以下两行代码： python import matplotlib.pyplot as plt plt.show() 这将强制显示Matplotlib图形窗口。记住，这些代码...

Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm代码实现\zyl..py", line 238, in <module> kdj = ta.momentum.stoch(df['最高价'], df['最低价'], df['收盘价'], window=index_params[i][0], TypeError: stoch() got an unexpected keyword argument 'smooth_window2'

这个错误的原因是你调用了stoch()函数，并传入...你可以查看ta.momentum.stoch()函数的文档，来确认该函数所需的参数。如果你仍然无法解决问题，可以将你的代码和完整的错误信息贴出来，以便更好地帮助你解决问题。

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optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(2): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero...

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optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) num_epochs = 10 for epoch in range...

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optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_data, 0): inputs, labels = data optimizer.zero...

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optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(1, 11): train(model, device, train_loader, optimizer, criterion, epoch) test...

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optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(num_epochs): train(model, train_loader, criterion, optimizer) accuracy = test(model, test_loader) print('Epoch:...

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optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 6.训练神经网络。 python for epoch in range(2): # 多次循环数据集 running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0):...

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optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # Load the dataset transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), ...

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pyrorch安装到pycharm后，书写分类代码

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(10): # 这里仅示例，实际可能需要更多epoch for i, (images, labels) in enumerate(trainloader): ...

使用pycharm实现一个全连接网络的版本；满足 CIFAR-10 分类任务；训 练数据和测试数据为其自带的 50000 和 10000 条。

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练网络 for epoch in range(10): # 训练 10 个 epoch running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = ...

使用PyCharm实现CIFAR-10卷积神经网络代码

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) # 训练网络 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = ...

在PyCharm中不使用torchvision完成cifar10的卷积神经网络代码

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9) 然后，我们需要加载CIFAR-10数据集并进行预处理： python from torchvision import datasets, transforms transform = transforms....

使用pycharm基于pytorch对cifar 10分类，要求准确度达到85以上，并输出分类图像结果

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 5. 然后，你需要训练模型。可以使用以下代码进行训练： python for epoch in range(2): # 多批次循环 running_loss = 0.0 for i,...

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