train_info = f"[epoch: {epoch}]\n" \ f"train_loss: {mean_loss:.4f}\n" \ f"lr: {lr:.6f}\n" 报错:TypeError: unsupported format string passed to NoneType.__format__
时间: 2024-02-18 11:02:07 浏览: 20
这个错误通常是由于字符串格式化表达式中的变量值为None所引起的。请检查你的代码,确保变量epoch、mean_loss和lr都有有效的值。如果其中任何一个变量的值为None,就会出现这个错误。你可以在这些变量的定义之前添加一些调试输出,以确保它们都有有效的值。例如,你可以在这个表达式之前添加以下代码:
```
print("epoch:", epoch)
print("mean_loss:", mean_loss)
print("lr:", lr)
```
这样可以帮助你找到哪个变量的值为None,并解决这个问题。
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train_info = f"[epoch: {epoch}]\n" \ f"train_loss: {mean_loss:.4f}\n" \ f"lr: {lr:.6f}\n" 报错:TypeError: unsupported format string passed to NoneType.format,没有None为何报错
这个错误提示通常表示某个变量的值是`None`,但是你在使用`format()`函数时,却把这个变量当做字符串进行格式化输出了。Python中的`None`是一个特殊的对象,它表示空值或者缺失值。在这种情况下,你需要检查一下变量`epoch`、`mean_loss`或者`lr`是否为`None`,如果是的话,你需要对其进行处理,例如使用默认值或者跳过这一步。另外,如果你使用的是Python3.6及以上版本,你也可以使用f-strings来避免这种错误:
```
train_info = f"[epoch: {epoch}]\n" \
f"train_loss: {mean_loss:.4f}\n" \
f"lr: {lr:.6f}\n"
```
这种方式可以自动处理空值的情况,并且更加简洁易读。
for epoch in range(num_epochs): model.train() train_loss = 0 train_mae = 0 for batch_data, batch_target in train_dataloader: optimizer.zero_grad() output = model(batch
_data) # 前向传播
loss = loss_fn(output, batch_target) # 计算loss
train_loss += loss.item()
mae = mean_absolute_error(output.detach().cpu().numpy(), batch_target.detach().cpu().numpy()) # 计算MAE
train_mae += mae
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新梯度
train_loss /= len(train_dataloader)
train_mae /= len(train_dataloader)
model.eval() # 切换到评估模式
eval_loss = 0
eval_mae = 0
with torch.no_grad():
for batch_data, batch_target in eval_dataloader:
output = model(batch_data)
loss = loss_fn(output, batch_target)
eval_loss += loss.item()
mae = mean_absolute_error(output.detach().cpu().numpy(), batch_target.detach().cpu().numpy())
eval_mae += mae
eval_loss /= len(eval_dataloader)
eval_mae /= len(eval_dataloader)
print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Train MAE: {train_mae:.4f}, Eval Loss: {eval_loss:.4f}, Eval MAE: {eval_mae:.4f}")
if eval_loss < best_eval_loss:
best_eval_loss = eval_loss
torch.save(model.state_dict(), save_path)
print("Save model successfully!")