d2l.train_ch3函数

时间: 2024-06-07 22:12:12 浏览: 362
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d2l-zh-1.0.zip_D2L 文件_d2lzh安装_deeplearning_mxnet_pig17v

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引用中提到了"d2l.train_ch3"函数，它用于进行softmax回归计算。这个函数是在使用d2l库进行深度学习的过程中使用的一个函数。引用中提到，d2l库是李沐老师的课程中使用的一个库，可以在课程中进行下载并使用。而引用中提供了使用"d2l.train_ch3"函数进行训练的代码和结果。根据这些引用内容可以得出，d2l.train_ch3函数是在使用d2l库进行深度学习训练时使用的一个函数，它可以用于进行softmax回归计算，并且可以设置训练的epoch数、批量大小、损失函数等参数。在训练过程中，可以通过该函数输出每个epoch的损失值以及训练集和测试集的准确率。
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d2l.train_batch_ch13参数

d2l.train_batch_ch13() 是 Dive into Deep Learning (D2L) 书中定义的一个函数，用于在一个批次上训练模型。它的参数如下： - net：要训练的神经网络模型； - features：输入特征，类型为张量； - labels...

在天池实验室基于cifar10数据集建立alexnet结构并用d2l中的d2l.train_ch6函数显示

然后，我们可以使用d2l中的d2l.train_ch6函数来训练模型： python train_iter = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images, train_labels)).batch(batch_size) test_iter = tf.data.Dataset.from_...

d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

这段代码是使用d2l（动手学深度学习）框架中的train_ch3函数来训练神经网络模型。其中，net表示所使用的神经网络模型，train_iter和test_iter分别为训练数据集和测试数据集的迭代器，loss表示所使用的损失函数，num_...

使用d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer,)生成train loss图像

print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f' % (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc / m, test_acc)) else: print('epoch %d, loss %.4f, test acc %.3f' % (epoch + 1, train_l_sum / n,...

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

你使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载了Fashion MNIST数据集，并将训练数据(train_iter)和测试数据(test_iter)传递给d2l.train_ch3函数进行训练。 在d2l.train_ch3函数中，你将使用上述参数进行模型(net)的...

d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)无gpu

d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices) 这样就可以在 CPU 上进行训练了。需要注意的是，相对于使用 GPU，使用 CPU 进行训练的速度可能会慢很多。

ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

这段代码是一个使用VGG网络在Fashion-MNIST数据集上进行训练的示例。首先，它将给定的卷积结构(conv_arch)缩小了4倍...最后，它使用d2l.train_ch6函数对构造的VGG网络进行训练，并在训练和测试数据集上进行了评估。

d2l.train_ch3()报错RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

d2l.train_ch3()函数在Dive into Deep Learning (深度学习入门)这本书中的某个章节中可能会遇到这个错误。当你尝试训练模型时，如果网络的输出不是标量（即不是一个单一数值，而是一张张图片、一组特征等），计算...

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # reduction 减少 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) # optimize 优化 SGD stochastic gradient descent 随机梯度下降 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # interative 迭代 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) 什么意思

- d2l.train_ch3() 是一个训练函数，它接受一个神经网络模型，训练数据集迭代器，测试数据集迭代器，损失函数，训练轮数和优化器等参数，用于训练模型。 这段代码的作用是训练一个基于 Fashion MNIST 数据集的...

net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

这段代码是在使用PyTorch框架来训练一个神经网络对Fashion-MNIST数据集进行分类。首先定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络。...最后调用d2l.train_ch3函数，这个函数将会进行训练并输出训练结果。

d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices)是用的哪个算法？

根据函数名和参数，可以猜测这是深度学习框架Dive into Deep Learning中第13章所介绍的多GPU训练算法。具体来说，该函数实现了在多个GPU上并行计算模型的前向传播和反向传播，并使用指定的优化器进行参数更新。算法...

举个例子loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)我在运行这两行代码时报以上错误，应该如何修正？

d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=device) 2. 使用 nn.parallel.DistributedDataParallel：使用该模块进行分布式训练，例如： python import torch....

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 3.7.1. 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此， # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状 net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights) # 3.7.2 重新审视Softmax的实现 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # 3.7.3 优化算法 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 3.7.4 训练 num_epochs = 10 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) d2l.plt.show()

这段代码是在Python中使用PyTorch库进行深度学习时的常用代码片段。它调用了PyTorch和d2l(torch)库，并使用d2l提供的函数从Fashion-MNIST数据集中加载训练和测试数据。其中batch_size参数指定了批量大小。

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric 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() TypeError: 'torch.device' object is not subscriptable

可以在调用 train 函数时，将 devices 参数改为一个列表或元组类型的对象，如下所示： devices = [torch.device('cuda:0'), torch.device('cuda:1')] # 例子，具体的设备数量和编号根据实际情况而定 train...

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())

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...

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 = [], [], [] fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) 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) ax.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs]) ax.set_xlabel('epoch') ax.set_ylabel('value') ax.legend(['train loss', 'train acc', 'val acc']) plt.show() 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(以上代码能否实现时事图像展示？请优化成不等epoch结束就时事显示图像的代码

l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) if (i + 1) % 100 == 0: # 每训练 100 个 batch，实时显示图像 train_loss.append(metric...

import torch from torch import nn import d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10) ) X = torch.randn((1, 3, 32, 32), dtype=torch.float32) for layer in net: X = layer(X) print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape) batch_size = 64 train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=32) lr, num_epochs = 0.01, 100 d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())代码中出现的参数，都调整到多少才可以使得test acc达到90%以上少，如何使得GPU加速跑出图像？

要使测试准确率达到90%以上，可以尝试将学习率调整为0.1或0.001，并增加...d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device) 这样可以确保训练和测试过程都在GPU上进行，加速模型训练和测试。

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