首页def train(): optimizer = torch.optim.Adam(mode1.parameters()lr=1e-4) 1oss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(100): for (x, y),i in enumerate(1oader): out = model(x) 1oss = 1oss_fun(out,y) 1oss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if epoch % 20==0: acc = (out.argmax(dim=1) == y).sum().item() / 1en(y) print(epoch, 1oss. item()，acc) tensor.save(model,'model/3.model') train()

def train(): optimizer = torch.optim.Adam(mode1.parameters()lr=1e-4) 1oss_fun = torch.nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(100): for (x, y),i in enumerate(1oader): out = model(x) 1oss = 1oss_fun(out,y) 1oss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if epoch % 20==0: acc = (out.argmax(dim=1) == y).sum().item() / 1en(y) print(epoch, 1oss. item()，acc) tensor.save(model,'model/3.model') train()

时间: 2024-02-10 16:28:04 浏览: 123

(完整数据)全国各地级市分类异质性数据2024年

## 数据指标说明地域范围：298个地级市（其中包括4个直辖市）更新时间：2024年数据来源：文件里面有说明指数包括：（1）南北方城市（2）东中西城市（3）七大地理区、八大综合经济区（4）城市群，长三角珠三角京津冀等（5）长江流域沿岸、黄河流域沿岸（6）35个大中城市、70个大中城市（7）沿海城市: （8）胡焕庸线（9）环境重点保护城市参考文献：赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020,36(10):65-76. 胡求光,周宇飞.开发区产业集聚的环境效应:加剧污染还是促进治理?[J].中国人口·资源与环境,2020,30(10):64-72. 蒋仁爱,杨圣豪,温军.高铁开通与经济高质量发展——机制及效果[J].南开经济研究,2023(07):70-89.

这段代码是一个用于训练模型的函数。它使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型。在每个epoch中，它遍历数据加载器并计算模型的输出和损失。然后使用反向传播和优化器来更新模型的参数。每隔20个epoch，它会打印当前epoch的损失和准确率。最后，它将训练好的模型保存到指定的路径下。需要注意的是，代码中存在一些错误：`mode1` 应该是 `model`，`1oader` 应该是 `loader`，`tensor.save()` 应该是 `torch.save()`。另外，代码中缺少了模型的初始化和数据的划分部分。你需要在调用 `train()` 函数之前完成这些准备工作才能正确运行代码。

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