outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) _, preds = torch.max(outputs, 1)
时间: 2024-02-15 19:27:02 浏览: 25
这段代码看起来没有问题,但是如果你得到了 `local variable 'outputs' referenced before assignment` 的错误,那么可能是因为你在这段代码之前没有定义 `inputs` 和 `labels` 变量。请确保你在使用这些变量之前,已经为它们分配了正确的值。另外,你也需要确保 `model` 和 `criterion` 已经被正确地定义和初始化。如果你还有其他问题,可以提供更多的代码细节,我会尽力帮你解决。
相关问题
for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) optimizer.zero_grad() #只有训练阶段计算和更新梯度 with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'): if is_inception and phase == 'train': print(1) else:#resnet 执行的是这里 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) _, preds = torch.max(outputs, 1)
这段代码看起来像是一个模型训练的迭代过程,其中 `dataloaders` 对象是一个数据加载器,用于从训练集和验证集中读取数据。在这个迭代过程中,将输入和标签数据移到设备上,并将模型梯度归零,然后在训练阶段计算并更新梯度。在这个过程中,如果模型是 Inception 模型并且处于训练阶段,会执行一些特殊的操作,否则就使用 ResNet 模型进行计算。最后,计算损失值并返回预测结果。
需要注意的是,在这个迭代过程中,如果 `phase` 的值是 `'train'`,则执行训练操作,如果是 `'val'`,则执行验证操作。这个变量的值可能是在代码的其他地方设置的。
# 对训练集进行预测 train_preds = [] for i in range(len(train_dataset)): inputs, _ = train_dataset[i] inputs = inputs.unsqueeze(0) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_preds.append(preds.item()) # 对验证集进行预测 val_preds = [] for i in range(len(val_dataset)): inputs, _ = val_dataset[i] inputs = inputs.unsqueeze(0) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) val_preds.append(preds.item()) import numpy as np # 计算训练集准确率 train_labels = np.array([label for _, label in train_dataset]) train_acc = np.mean(np.array(train_preds) == train_labels) print('训练集准确率:{:.2f}%'.format(train_acc * 100)) # 计算验证集准确率 val_labels = np.array([label for _, label in val_dataset]) val_acc = np.mean(np.array(val_preds) == val_labels) print('验证集准确率:{:.2f}%'.format(val_acc * 100)),可以在这里添加一段拟合的过程吗
这段代码是对训练集和验证集使用训练好的模型进行预测,并计算准确率的过程。如果你想添加拟合过程,可以在这段代码之前先进行模型训练,例如:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
val_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
# 定义模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 初始化模型和优化器
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_dataset, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print('[Epoch %d, Batch %d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
```
这段代码定义了一个简单的卷积神经网络模型,并使用CIFAR10数据集进行训练。你可以根据需要修改模型结构、训练次数、学习率等参数。在模型训练完成后,你可以使用之前的预测过程对训练集和验证集进行评估,计算准确率并输出。
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