loop = tqdm(enumerate(train_loader), total=len(train_loader), leave=False) model.train() for i, (noisy, clean) in loop: noisy = noisy.to(device) noisy = noisy.permute(0, 3, 1, 2) clean = clean.to(device) clean = clean.permute(0, 3, 1, 2)

时间: 2024-04-19 20:29:23 浏览: 19
这段代码展示了一个训练循环的示例。在这个循环中,使用了一个名为`train_loader`的数据加载器来加载训练数据。`train_loader`在这里被假设为一个可以迭代的对象,它可以按批次提供训练数据。 在每个批次中,`noisy`和`clean`是从`train_loader`中获取的输入数据和标签数据。这些数据会被送到设备上进行处理,通过`.to(device)`将它们放置在指定的设备上(例如GPU)。然后,使用`.permute(0, 3, 1, 2)`对数据维度进行重新排列,以适应模型的输入要求。 在这段代码中,通过`tqdm`库创建了一个进度条`loop`,用于显示训练循环的进度。`enumerate(train_loader)`用于迭代训练数据的批次,`total=len(train_loader)`用于指定进度条的总长度。 最后,`model.train()`用于将模型设置为训练模式,以便在训练循环中进行参数更新。
相关问题

for step, (images, labels) in tqdm(enumerate(train_loader), total=len(train_loader)):

这段代码使用了Python中的`enumerate()`函数,它可以将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标。在这里,`enumerate(train_loader)`返回一个迭代器对象,每次迭代会返回一个元组`(step, (images, labels))`,其中`step`表示当前迭代的次数,`(images, labels)`表示从`train_loader`中取出的一个batch的样本和标签。然后使用`tqdm()`函数将这个迭代器包装起来,实现进度条的显示,其中`total=len(train_loader)`表示总共需要迭代`len(train_loader)`次。最终,这段代码会遍历整个`train_loader`,每次取出一个batch的数据进行训练。

pbar = tqdm(enumerate(train_loader))

这段代码中,tqdm 是一个 Python 进度条库,用于在控制台中显示代码运行时的进度条。enumerate(train_loader) 是一个迭代器,用于遍历 train_loader 中的每一个 batch。pbar 是一个 tqdm 进度条对象,用于显示当前 batch 的处理进度。整个代码的作用是在训练模型时,在控制台中显示每个 batch 的处理进度。

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def the_loop(net, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=None, swa_model=None, swa_start=5): if epochs is None: raise Exception("a training duration must be given: set epochs") log_iterval = 1 running_mean = 0. loss = torch.Tensor([0.]).cuda() losses = [] val_losses = [] states = [] i, j = 0, 0 pbar = tqdm(train_loader, desc=f"epoch {i}", postfix={"loss": loss.item(), "step": j}) for i in range(epochs): running_mean = 0. j = 0 pbar.set_description(f"epoch {i}") pbar.refresh() pbar.reset() for j, batch in enumerate(train_loader): # implement training step by # - appending the current states to states # - doing a training_step # - appending the current loss to the losses list # - update the running_mean for logging states.append(net.state_dict()) optimizer.zero_grad() output = net(batch) batch_loss = loss_function(output, batch.target) batch_loss.backward() optimizer.step() losses.append(batch_loss.item()) running_mean = (running_mean * j + batch_loss.item()) / (j + 1) if j % log_iterval == 0 and j != 0: pbar.set_postfix({"loss": running_mean, "step": j}) running_mean = 0. pbar.update() if i > swa_start and swa_model is not None: swa_model.update_parameters(net) if val_loader is not None: val_loss = 0. with torch.no_grad(): for val_batch in val_loader: val_output = net(val_batch) val_loss += loss_function(val_output, val_batch.target).item() val_loss /= len(val_loader) val_losses.append(val_loss) pbar.refresh() if val_loader is not None: return losses, states, val_losses return losses, states net = get_OneFCNet() epochs = 10 optimizer = GD(net.parameters(), 0.002) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() losses, states = the_loop(net, optimizer, gd_data_loader, epochs=epochs) fig = plot_losses(losses) iplot(fig)这是之前的代码怎么修改这段代码的错误?

#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'>.

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