@torch.no_grad() def evaluate(self): values = self.peek() self.reset() return values是什么意思
时间: 2024-04-19 21:25:29 浏览: 21
这段代码定义了一个名为 `evaluate` 的方法,使用了 `@torch.no_grad()` 装饰器来指示在该方法中不计算梯度。
函数的功能如下:
1. 调用 `self.peek()` 方法获取当前统计数据的平均值,并将结果保存在 `values` 变量中。
2. 调用 `self.reset()` 方法重置对象的状态,即将统计数据的累加器和计数器清零。
3. 返回包含当前统计数据平均值的字典 `values`。
总结来说,这个方法用于评估当前统计数据的平均值,并在评估完成后重置对象的状态。通过调用这个方法,可以获取当前统计数据的平均值,并在需要时进行进一步的分析或展示。同时,在方法内部使用 `@torch.no_grad()` 装饰器,可以确保在评估过程中不会进行梯度计算。
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@torch.no_grad() def peek(self): values = {} for key in self.running_agg: values[key] = float(self.running_agg[key] / self.running_count[key]) return values是什么意思
这段代码定义了一个名为 `peek` 的方法,使用了 `@torch.no_grad()` 装饰器来指示在该方法中不计算梯度。
函数的功能是返回一个字典 `values`,其中包含了当前统计数据的平均值。
具体的实现如下:
1. 创建一个空字典 `values`,用于存储每个术语的平均值。
2. 遍历 `self.running_agg` 字典中的每个键 `key`。
3. 对于每个键 `key`,计算该术语的平均值,并将结果转换为浮点型。
- 通过将 `self.running_agg[key]` 除以 `self.running_count[key]`,得到该术语的累加值除以累加次数,即得到平均值。
- 使用 `float()` 函数将结果转换为浮点型,以确保返回的结果是浮点数。
4. 将每个术语的平均值存储在 `values` 字典中,键为术语名,值为平均值。
5. 返回包含平均值的字典 `values`。
总结来说,这个方法用于计算当前统计数据的平均值,并将结果保存在一个字典中返回。通过调用这个方法,可以获取对应术语的平均值,以便进行进一步的分析或展示。同时,在方法内部使用 `@torch.no_grad()` 装饰器,可以确保在计算平均值时不会进行梯度计算。
@torch.no_grad()
`@torch.no_grad()` 是一个装饰器,用于在 PyTorch 中禁用梯度计算。当你使用这个装饰器时,任何在其内部执行的操作都不会被追踪,也不会影响后续的梯度计算。这个装饰器通常用于测试或者评估模型时,因为在这些情况下我们不需要计算梯度,只需要前向传播即可。
示例:
```
import torch
def evaluate(model, data):
with torch.no_grad():
total_loss = 0
for batch in data:
inputs, targets = batch
outputs = model(inputs)
loss = compute_loss(outputs, targets)
total_loss += loss.item()
return total_loss / len(data)
```
在这个例子中,`evaluate` 函数使用了 `@torch.no_grad()` 装饰器,因此在计算损失时不会追踪梯度。