Epoch 1 [38.4 s] loss=1.1197 [0.0 s] Epoch 2 [19.6 s] loss=0.7469, map=0.0661, prec@1=0.1755, prec@5=0.0869, prec@10=0.0630, recall@1=0.0252, recall@5=0.0613, recall@10=0.0885, [626.0 s] Epoch 3 [19.7 s] loss=0.5829 [0.0 s] Epoch 4 [19.5 s] loss=0.4982, map=0.0783, prec@1=0.1951, prec@5=0.0974, prec@10=0.0716, recall@1=0.0295, recall@5=0.0714, recall@10=0.1039, [628.0 s] Epoch 5 [23.9 s] loss=0.4435 [0.0 s] Epoch 6 [20.7 s] loss=0.4032, map=0.0830, prec@1=0.1894, prec@5=0.1039, prec@10=0.0767, recall@1=0.0295, recall@5=0.0772, recall@10=0.1125, [599.4 s] Epoch 7 [60.0 s] loss=0.3728 [0.0 s] Epoch 8 [29.7 s] loss=0.3487, map=0.0854, prec@1=0.1919, prec@5=0.1065, prec@10=0.0782, recall@1=0.0295, recall@5=0.0790, recall@10=0.1147, [588.8 s] Epoch 9 [27.3 s] loss=0.3271 [0.0 s] Epoch 10 [23.7 s] loss=0.3083, map=0.0888, prec@1=0.2027, prec@5=0.1109, prec@10=0.0806, recall@1=0.0316, recall@5=0.0831, recall@10=0.1180, [570.3 s] Epoch 11 [30.1 s] loss=0.2936 [0.0 s] Epoch 12 [25.7 s] loss=0.2786, map=0.0883, prec@1=0.1951, prec@5=0.1079, prec@10=0.0796, recall@1=0.0306, recall@5=0.0807, recall@10=0.1172, [576.2 s] Epoch 13 [50.6 s] loss=0.2659 [0.0 s] Epoch 14 [35.1 s] loss=0.2540, map=0.0918, prec@1=0.2033, prec@5=0.1119, prec@10=0.0825, recall@1=0.0321, recall@5=0.0841, recall@10=0.1213, [574.4 s] Epoch 15 [25.8 s] loss=0.2427 [0.0 s] Epoch 16 [22.4 s] loss=0.2342, map=0.0924, prec@1=0.2014, prec@5=0.1145, prec@10=0.0841, recall@1=0.0317, recall@5=0.0862, recall@10=0.1231, [575.3 s] Epoch 17 [27.1 s] loss=0.2246 [0.0 s] Epoch 18 [23.5 s] loss=0.2171, map=0.0914, prec@1=0.1972, prec@5=0.1119, prec@10=0.0827, recall@1=0.0314, recall@5=0.0847, recall@10=0.1222, [572.8 s] Epoch 19 [22.5 s] loss=0.2087 [0.0 s] Epoch 20 [21.7 s] loss=0.2027, map=0.0939, prec@1=0.2068, prec@5=0.1137, prec@10=0.0837, recall@1=0.0328, recall@5=0.0859, recall@10=0.1237, [575.0 s] Epoch 21 [23.8 s] loss=0.1962 [0.0 s] Epoch 22 [20.7 s] loss=0.1912, map=0.0949, prec@1=0.2043, prec@5=0.1154, prec@10=0.0856, recall@1=0.0327, recall@5=0.0876, recall@10=0.1269, [563.9 s] 400字结果分析

这段代码是一个训练神经网络的过程，其中的 loss 表示模型在训练数据上的损失，map 表示平均精度均值，prec@1-10 和 recall@1-10 分别表示模型在预测前1-10个结果时的准确率和召回率。通过观察这些指标的变化，可以了解模型在训练过程中的表现情况，进而进行调整和优化。在这段代码中，模型的表现逐渐提升，说明训练是有效的。

相关问题

epoch_loss_values=[] loss=loss_function(outputs,labels) epoch_loss += loss.item() epoch_loss /= step epoch_loss_values.append(epoch_loss)这段代码解读一下

这段代码是一个训练神经网络时常见的代码片段，用于计算每个 epoch 的平均损失值，并将其存储在一个列表中。

具体解读如下：

- `epoch_loss_values=[]`：创建一个空列表，用于存储每个 epoch 的平均损失值。
- `loss=loss_function(outputs,labels)`：计算当前批次的损失值，其中 `outputs` 是神经网络的输出，`labels` 是数据的真实标签。
- `epoch_loss += loss.item()`：将当前批次的损失值加到当前 epoch 的总损失值上。
- `epoch_loss /= step`：计算当前 epoch 的平均损失值，其中 `step` 是当前 epoch 中的批次数。
- `epoch_loss_values.append(epoch_loss)`：将当前 epoch 的平均损失值添加到 `epoch_loss_values` 列表中。

这段代码的作用是跟踪训练过程中损失值的变化，以便更好地了解模型的训练情况。

val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型训练的过程中，计算每个 epoch（训练轮数）的验证集损失（validation loss）并将其存储在一个列表中。具体含义如下：

- `val_loss=[]`：定义一个空列表，用于存储每个 epoch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss=0`：定义一个变量 `val_epoch_loss`，用于累加每个 batch（批次）的验证集损失。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：使用预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 计算当前 batch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss += val_loss.item()`：将当前 batch 的验证集损失加到 `val_epoch_loss` 变量中。
- `val_epoch_loss /= step`：计算当前 epoch 的平均验证集损失，其中 `step` 表示当前 epoch 中 batch 的数量。
- `val_loss.append(val_epoch_loss)`：将当前 epoch 的平均验证集损失添加到 `val_loss` 列表中。

这段代码的目的是在训练过程中对模型进行评估，以确保模型在验证集上的性能是否有所提高。每个 epoch 结束时，都会计算一次验证集损失，并将其存储在 `val_loss` 列表中。最终，可以使用这个列表来绘制损失曲线，以帮助分析模型的性能。