print(f"Validation Accuracy: {val_acc:.3f}")
时间: 2024-06-02 19:08:17 浏览: 15
这是一条使用 Python f-string 的打印语句,它会打印出一个字符串和一个浮点数的值。在这个例子中,{val_acc:.3f} 表示将变量 val_acc 的值插入字符串中,并将其格式化为一个保留三位小数的浮点数。因此,这个语句将打印出一个类似于 "Validation Accuracy: 0.987" 的字符串,其中 0.987 是变量 val_acc 的值。
相关问题
with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')
这段代码用于在验证集上评估模型的表现,并保存表现最好的模型。
首先,我们使用with torch.no_grad()语句块来关闭梯度计算,以便在验证过程中不产生梯度。然后,我们遍历验证集中的所有mini-batch,对每个mini-batch进行预测,并计算预测结果和标签数据之间的损失函数值。
接着,我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中,并统计当前mini-batch中正确分类的样本数,并将其累加到acc中,以便后续计算平均准确率。
在验证过程中,我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的类别,并将其作为预测结果。然后,我们将预测结果和标签数据进行比较,统计正确分类的样本数。
在每个epoch结束后,我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss,并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现,则将当前模型保存到指定的路径save_path中。
最后,我们输出"Finished Training"表示训练过程结束。
if epoch % args.print_epoch == 0: test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%') train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} train images: {train_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, train_stats["acc1"]) print(f'train Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
可以在每次训练过程中加入以下代码来记录并输出模型在训练集上的准确率,并更新最高训练集准确率:
```
if epoch % args.print_epoch == 0:
test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%")
max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"])
print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} train images: {train_stats['acc1']:.1f}%")
max_accuracy = max(max_accuracy, train_stats["acc1"])
print(f'train Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
```
其中,`train_stats`记录了当前训练过程中模型在训练集上的准确率,每次训练完成后,判断当前的训练集准确率是否超过了最高训练集准确率,如果超过了,则更新最高训练集准确率并输出。
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