for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))
时间: 2024-04-05 21:33:44 浏览: 42
这代码是一个简单的训练循环,用于训练一个模型来进行手写数字识别。下面是对代码的解释:
1. 首先,你使用一个外部变量 `epoch` 来指定训练的轮数。
2. 在每个训练轮数中,你调用 `model.train()` 来设置模型为训练模式。
3. 然后,通过迭代 `train_loader` 来获取训练数据和对应的标签,使用 `sgd.zero_grad()` 来清除之前的梯度信息。
4. 接下来,你使用模型对训练数据进行前向传播,得到预测结果 `predict_y`。
5. 通过计算预测结果和真实标签之间的损失,使用 `cost(predict_y, train_label.long())` 来计算损失值。
6. 如果 `idx` 可以被 10 整除,你会打印当前的损失值。
7. 通过调用 `loss.backward()` 来计算梯度,并使用 `sgd.step()` 来更新模型的参数。
8. 在每个训练轮数结束后,你使用 `model.eval()` 将模型设置为评估模式。
9. 然后,通过迭代 `test_loader` 来获取测试数据和对应的标签,使用模型进行前向传播得到预测结果 `predict_y`。
10. 通过比较预测结果和真实标签,计算出准确率。
11. 最后,你会将模型保存到文件中,文件名中包含了当前的准确率。
请注意,这段代码中使用了一些外部的函数和变量,例如 `epoch`、`train_loader`、`test_loader`、`model`、`cost`、`sgd` 等。你需要确保在运行这段代码之前,这些函数和变量已经定义和初始化好了。
相关问题
for current_epoch in range(all_epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): train_x = train_x.to(device) train_label = train_label.to(device) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = loss_fn(predict_y, train_label.long()) loss.backward() sgd.step() print(f'current epoch:{current_epoch}')
这段代码是一个简单的训练模型的代码示例。每个 epoch 都会对训练集进行一次完整的遍历。在每个 epoch 中,模型会被设置为训练模式(model.train()),然后遍历训练集的每个样本。对于每个样本,我们首先将输入数据和标签数据移动到设备上(通常是 GPU),然后将优化器的梯度清零(sgd.zero_grad())。接下来,我们使用模型进行预测(model(train_x.float())),计算预测结果与真实标签之间的损失(loss_fn(predict_y, train_label.long())),并根据损失计算梯度(loss.backward())。最后,我们使用优化器更新模型的参数(sgd.step())。在每个 epoch 结束时,打印当前 epoch 的信息。
这段代码可以用来训练分类任务的模型,你可以根据自己的数据和模型进行相应的修改。
for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64,12,307,1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()
这段代码是一个训练循环的一部分,用于对批次数据进行训练。代码中使用`enumerate(self.train_loader)`来遍历训练数据集,并在每个批次中进行以下操作:
1. 首先,通过`data[..., :self.args.input_dim]`和`target[..., :self.args.output_dim]`对输入数据和标签进行切片,以获取指定维度的子集。这是为了确保输入和标签的维度匹配。
2. 然后,调用`self.optimizer.zero_grad()`来清零模型参数的梯度。
3. 接下来,根据`self.args.teacher_forcing`的值来确定是否使用"teacher forcing"的方法。如果`self.args.teacher_forcing`为真,则计算当前批次的全局步数,并使用`self._compute_sampling_threshold()`方法计算出"teacher forcing"的比例。否则,将"teacher forcing"比例设置为1.0,表示在解码器中的所有步骤都使用标签作为输入。
4. 调用`self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio)`来获取模型的输出。如果`self.args.real_value`为真,则通过`self.scaler.inverse_transform(label)`将标签逆转换为原始值。
5. 计算模型输出和标签之间的损失,并将损失值添加到总损失`total_loss`中。
6. 调用`loss.backward()`计算梯度,并使用`torch.nn.utils.clip_grad_norm_()`对梯度进行最大梯度裁剪。
7. 最后,调用`self.optimizer.step()`来更新模型参数。
这个循环会遍历整个训练数据集,并在每个批次中计算和更新模型的损失。