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__

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。

相关问题

for p in netD.parameters(): # reset requires_grad p.requires_grad = False # avoid computation netG.zero_grad() input_attv = Variable(input_att) noise.normal_(0, 1) noisev = Variable(noise) fake = netG(noisev, input_attv) criticG_fake = netD(fake, input_attv) criticG_fake = criticG_fake.mean() G_cost = -criticG_fake # classification loss c_errG = cls_criterion(pretrain_cls.model(fake), Variable(input_label)) errG = G_cost + opt.cls_weight*c_errG errG.backward() optimizerG.step() mean_lossG /= data.ntrain / opt.batch_size mean_lossD /= data.ntrain / opt.batch_size print('[%d/%d] Loss_D: %.4f Loss_G: %.4f, Wasserstein_dist: %.4f, c_errG:%.4f' % (epoch, opt.nepoch, D_cost.data[0], G_cost.data[0], Wasserstein_D.data[0], c_errG.data[0]))

这段代码是用于训练生成器（netG）的部分。

首先，通过循环遍历判别器（netD）的参数，将它们的`requires_grad`属性设置为False，以避免进行梯度计算。

然后，通过调用`zero_grad`方法清空生成器的梯度。

接下来，创建变量input_attv和noisev，分别将输入的属性特征（input_att）和噪声（noise）转换为可求导的变量。

使用生成器netG生成合成图像fake，并将其输入到判别器netD中得到判别器对合成图像的评分criticG_fake。将criticG_fake取平均值。

计算生成器的损失函数G_cost，为负的criticG_fake。

计算分类损失函数c_errG，通过将合成图像fake输入预训练的分类器pretrain_cls.model，并与真实标签（input_label）进行比较。

计算总体损失函数errG，为G_cost加上分类损失乘以权重参数opt.cls_weight。

通过调用`backward`方法进行反向传播，计算梯度。

通过调用`step`方法执行一步优化器（optimizerG）更新生成器模型的参数。

在每个epoch的训练中，累积计算平均损失mean_lossG和mean_lossD。

最后，打印出当前epoch的损失函数值（Loss_D和Loss_G）、Wasserstein距离（Wasserstein_dist）和分类损失（c_errG）。

请注意，这段代码中引用了一些变量和模型，如netD、netG、pretrain_cls等，可能需要事先定义或导入。在实际应用中，可能需要根据具体需求对这些代码进行适当的修改和调用。

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!")