print( '[%d,%5d] loss : %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) [1, 100] loss : 2.724

这段代码使用了 Python 的字符串格式化功能，将三个值按照指定的格式输出。具体来说，`'%d' % (epoch + 1)` 表示将整数类型的 `(epoch + 1)` 填充到一个占位符 `%d` 中；`'%5d' % (i + 1)` 表示将整数类型的 `(i + 1)` 填充到一个占位符 `%5d` 中，其中 `5` 表示占据 5 个字符的宽度，不足用空格补齐；`'%.3f' % (running_loss / 100)` 表示将浮点数类型的 `(running_loss / 100)` 填充到一个占位符 `%.3f` 中，其中 `.3` 表示保留三位小数。整个字符串中的其他字符保持不变，包括空格和冒号。因此，代码输出的结果是：`[1, 100] loss : 2.724`。

相关问题

创建ResNet18模型实例 net = ResNet18() 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) 训练模型 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 输入数据和标签 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播、计算损失、反向传播、更新权重 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印训练统计信息 running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: # 输入数据和标签 images, labels = data # 前向传播、计算预测结果、统计准确率 outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))

这段代码创建了一个 ResNet18 模型实例，并定义了损失函数和优化器。然后使用训练集数据对模型进行训练，并使用测试集数据对模型进行评估。

- `net = ResNet18()`：创建了一个 ResNet18 模型实例，我们假设在之前的代码中已经定义了这个模型。

- `criterion = nn.CrossEntropyLoss()`：定义了交叉熵损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

- `optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)`：定义了一个随机梯度下降（SGD）优化器，用于更新模型的参数。`net.parameters()` 用于获取模型的可学习参数，`lr=0.1` 是学习率，`momentum=0.9` 是动量参数，`weight_decay=5e-4` 是权重衰减（L2正则化）参数。

下面是模型的训练过程：

for epoch in range(100):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

- `for epoch in range(100):`：对训练数据进行100个周期的训练。
- `for i, data in enumerate(trainloader, 0):`：对训练集数据进行迭代。
- `optimizer.zero_grad()`：梯度清零，避免梯度累积。
- `outputs = net(inputs)`：进行前向传播，计算模型的输出。
- `loss = criterion(outputs, labels)`：计算模型输出与真实标签之间的损失。
- `loss.backward()`：进行反向传播，计算梯度。
- `optimizer.step()`：更新模型的参数。
- `running_loss += loss.item()`：累加当前批次的损失值。
- `if i % 100 == 99:`：每100个批次打印一次训练统计信息。

接下来是模型的测试过程：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data

        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))

- `correct` 和 `total` 分别用于统计正确预测的样本数和总样本数。
- `with torch.no_grad():`：在测试过程中不需要计算梯度。
- `outputs = net(images)`：进行前向传播，计算模型的输出。
- `_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)`：获取预测结果中的最大值和对应的索引。
- `total += labels.size(0)`：累加总样本数。
- `correct += (predicted == labels).sum().item()`：统计正确预测的样本数。
- `print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))`：打印测试集上的准确率。

以上代码段完成了对 ResNet18 模型的训练和测试过程。

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中，您使用了 `torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth")` 来保存模型的状态字典，但是这里的 `state_dict` 后面应该是一个方法而不是一个函数。

要解决这个问题，您需要将 `torch.save()` 函数中的 `model.state_dict` 改为 `model.state_dict()`，以调用该方法并获取模型的状态字典。正确的代码应该是：

torch.save(model.state_dict(), "LSTMmodel1.pth")

请注意括号的位置，确保调用了 `state_dict()` 方法并将其结果传递给 `torch.save()` 函数。这样可以确保正确地保存了模型的状态字典。

请尝试修改您的代码并再次运行，看看是否能够解决这个问题。如果问题仍然存在，请提供更多的代码细节，我会尽力帮助您解决问题。