X_train = scaler.transform(X_train_tensor).unsqueeze(-1)

时间: 2024-03-26 19:37:02 浏览: 18
这段代码看起来像是对数据进行预处理,可以看出其中使用了一个名为scaler的对象对X_train_tensor进行了transform操作,并且在最后对数据进行了一个unsqueeze操作。其中unsqueeze(-1)的作用是在数据的最后一维增加一个维度,通常是为了符合模型的输入要求。具体的细节需要看代码上下文才能确定。
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pytorch代码,features_train_set_2d_scaled = scaler.fit_transform(features_train_set_2d),features_train_set_2d为ndarray格式

在 PyTorch 中,可以使用 torch.Tensor 类来表示 ndarray 数据,而标准化处理可以使用 torch.nn.functional 类中的 normalize 方法来实现。具体的代码如下: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 将 ndarray 转换为 tensor features_train_set_2d = torch.from_numpy(features_train_set_2d) # 对 tensor 进行标准化处理 features_train_set_2d_scaled = F.normalize(features_train_set_2d, dim=0) ``` 其中,dim=0 表示对列进行标准化处理,即将每一列的元素缩放到均值为0,方差为1的范围内。

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的,下面是使用LDAM损失函数训练模型的代码: ```python import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR from torch.utils.data import DataLoader # 定义LDAM损失函数 class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((x.size(0), 1)) # size=(batch_size, 1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) # 定义模型 model = models.resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, classes) model.to(DEVICE) # 定义优化器和学习率调整器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=model_lr) scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=EPOCHS, eta_min=1e-6) # 定义LDAM损失函数 cls_num_list = [len(dataset_train[dataset_train.targets == t]) for t in range(classes)] criterion = LDAMLoss(cls_num_list) # 定义数据加载器 train_loader = DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True) test_loader = DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True) # 训练模型 best_acc = 0.0 for epoch in range(start_epoch, EPOCHS + 1): model.train() train_loss = 0.0 train_corrects = 0 for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) if use_dp: inputs, labels = dp(inputs, labels) if use_amp: with amp.autocast(): inputs, labels = mixup_fn(inputs, labels) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.unscale_(optimizer) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) scaler.step(optimizer) scaler.update() else: inputs, labels_a, labels_b, lam = mixup_fn(inputs, labels) outputs = model(inputs) loss = mixup_criterion(criterion, outputs, labels_a, labels_b, lam) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() optimizer.zero_grad() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_corrects += torch.sum(preds == labels.data) train_loss /= len(dataset_train) train_acc = train_corrects.double() / len(dataset_train) model.eval() test_loss = 0.0 test_corrects = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_corrects += torch.sum(preds == labels.data) test_loss /= len(dataset_test) test_acc = test_corrects.double() / len(dataset_test) # 更新最佳模型 if test_acc > best_acc: if use_ema: ema_model.load_state_dict(model.state_dict()) best_acc = test_acc # 更新学习率 scheduler.step() # 打印训练结果 print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, EPOCHS, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) ```

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