def __call__(self, loss, metrics, i): track_str = '\r{} | {:5d}/{:<5d}| '.fo
时间: 2024-01-09 18:01:46 浏览: 29
__call__是Python中的特殊方法,用于让对象能够像函数一样被调用。在给定的代码中,__call__方法接受三个参数:loss,metrics 和 i。
track_str是一个格式化字符串,通过调用format()方法将参数插入到占位符中。占位符包括{}和<符号中的数字,用于确定参数要插入的位置。其中:
- 第一个占位符{}表示要在该位置插入第一个参数,即loss。
- 第二个占位符{:5d}表示要在该位置插入第二个参数,即i,以十进制格式,并且要占用5个字符的宽度。
- 第三个占位符{:<5d}表示要在该位置插入第三个参数,即metrics,以十进制格式,并且要左对齐占用5个字符的宽度。
"\r"表示将光标移到当前行的起始位置,这样每次调用__call__时,输出的信息就会覆盖前一次的输出。
整个函数的作用是生成一个包含指定参数的字符串,用于跟踪训练过程中的损失和指标。该字符串会在同一行中不断更新,以显示训练进度和结果。
实际用途可能是在训练模型时,在每个epoch或batch结束之后打印当前的损失和指标,并用新的数值更新此字符串,以提供实时的信息反馈给用户。
相关问题
epoch, train/box_loss, train/obj_loss, train/cls_loss, metrics/precision, metrics/recall, metrics/mAP_0.5,metrics/mAP_0.5:0.95, val/box_loss, val/obj_loss, val/cls_loss, x/lr0, x/lr1, x/lr2表示什么
这是一个目标检测模型训练过程中的日志信息,其中各个指标的含义如下:
- epoch: 表示训练到第几轮;
- train/box_loss: 表示训练集中bounding box回归损失的平均值;
- train/obj_loss: 表示训练集中objectness损失的平均值;
- train/cls_loss: 表示训练集中分类损失的平均值;
- metrics/precision: 表示模型在训练集上的平均精确度;
- metrics/recall: 表示模型在训练集上的平均召回率;
- metrics/mAP_0.5: 表示模型在训练集上的平均AP(平均精度),其中IoU阈值为0.5;
- metrics/mAP_0.5:0.95: 表示模型在训练集上的平均AP(平均精度),其中IoU阈值从0.5到0.95;
- val/box_loss: 表示验证集中bounding box回归损失的平均值;
- val/obj_loss: 表示验证集中objectness损失的平均值;
- val/cls_loss: 表示验证集中分类损失的平均值;
- x/lr0: 表示当前学习率的大小;
- x/lr1: 表示当前第一个阶段的学习率大小;
- x/lr2: 表示当前第二个阶段的学习率大小。
def val_step(self, data_batch): imgs = data_batch[0] labels = data_batch[1:] cls_score = self.forward_net(imgs) loss_metrics = self.head.loss(cls_score, labels, valid_mode=True) return loss_metrics
这是一个神经网络模型中的验证步骤函数。它接受一个数据批次作为输入,包含图像数据和标签。在这里,我们使用模型的前向传递函数 `forward_net` 处理图像数据,得到分类得分 `cls_score`。然后,我们将得分和标签一起传递给头部模块中的损失函数 `loss` 进行计算,得到验证损失。最后,我们返回验证损失。注意,这里的 `valid_mode` 参数是用来告诉损失函数当前是在验证模式下计算损失的。
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