def evaluate_loss(net, data_iter, loss):
时间: 2024-04-29 20:19:37 浏览: 14
这是一个函数定义,其中包含三个参数:
- net: 表示神经网络模型
- data_iter: 表示数据迭代器,用于读取训练数据
- loss: 表示损失函数,用于计算模型预测结果与真实标签之间的误差
该函数的作用是评估模型在给定数据集上的损失值,具体实现会对数据集中的每个样本进行预测,然后计算预测结果与真实标签之间的误差,最终将所有样本的误差进行平均得到模型在该数据集上的损失值。
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def train(train_features, test_features, train_labels, test_labels, num_epochs=400): loss = nn.MSELoss(reduction='none') input_shape = train_features.shape[-1] # 不设置偏置,因为我们已经在多项式中实现了它 net = nn.Sequential(nn.Linear(input_shape, 1, bias=False)) batch_size = min(10, train_labels.shape[0]) train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels.reshape(-1,1)), batch_size) test_iter = d2l.load_array((test_features, test_labels.reshape(-1,1)), batch_size, is_train=False) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss', yscale='log', xlim=[1, num_epochs], ylim=[1e-3, 1e2], legend=['train', 'test']) for epoch in range(num_epochs): d2l.train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, trainer) if epoch == 0 or (epoch + 1) % 20 == 0: animator.add(epoch + 1, (evaluate_loss(net, train_iter, loss), evaluate_loss(net, test_iter, loss))) print('weight:', net[0].weight.data.numpy())
这是一个用于训练线性回归模型的函数,包含五个参数:
- train_features: 训练数据的特征,类型为numpy.ndarray
- test_features: 测试数据的特征,类型为numpy.ndarray
- train_labels: 训练数据的标签,类型为numpy.ndarray
- test_labels: 测试数据的标签,类型为numpy.ndarray
- num_epochs: 训练轮数,默认为400
该函数的主要实现逻辑如下:
1. 定义损失函数为均方误差(MSE)损失函数
2. 定义线性回归模型,其中偏置项(bias)被设置为False,因为已经在多项式中实现了它
3. 设置batch_size为10或者训练集样本数中的最小值,定义训练集和测试集的数据迭代器
4. 定义优化器为随机梯度下降(SGD)优化器,学习率为0.01
5. 定义一个绘图工具,用于绘制损失函数的变化曲线
6. 循环训练num_epochs轮,每轮训练中使用d2l.train_epoch_ch3函数进行训练,该函数实现了一个标准的训练过程,包括向前传播、计算损失、反向传播、更新参数等步骤
7. 在每20轮训练后,记录并绘制训练集和测试集的损失值
8. 输出训练后的权重
训练完成后,可以通过该函数返回的net对象来进行预测。
def vali_test(config, model, data_iter, LOSS): t = time.time() model.eval() loss_total = 0 output_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) labels_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = LOSS(outputs, labels) loss_total += loss labels_all = torch.cat((labels_all, labels), 0) output_all = torch.cat((output_all, outputs), 0) loss = loss_total / len(data_iter) print(' ' * 22 + ' | loss: {:.4f}'.format(loss.item()), end='') output_result = evaluate(output_all, labels_all, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) return loss.item(), output_result
这段代码用于在验证集或测试集上进行评估。函数接受配置文件 `config`、模型对象 `model`、数据迭代器 `data_iter` 和损失函数 `LOSS` 作为输入。
首先,将模型设置为评估模式,通过调用 `model.eval()` 来实现。接下来,定义一些变量用于记录评估过程的信息。`loss_total` 用于累计损失值,`output_all` 用于存储模型的输出结果,`labels_all` 用于存储真实的标签。
然后,在没有梯度计算的情况下,遍历数据迭代器 `data_iter` 获取每个batch的输入数据 `texts` 和标签 `labels`。将输入数据传入模型,得到模型的输出结果 `outputs`。
计算损失值 `loss`,并累计到 `loss_total` 中。同时,将真实的标签拼接到 `labels_all` 中,将模型的输出结果拼接到 `output_all` 中。
在遍历完成后,计算平均损失值 `loss_total / len(data_iter)`。输出损失值和评估结果,并返回损失值和评估结果。
这段代码的作用是在验证集或测试集上进行评估,计算损失值和评估模型的性能。