for x in tqdm(test_loader): x = x.to(device) with torch.no_grad(): pred = model(x) preds.append(pred.detach().cpu()) preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()

时间: 2024-02-14 15:30:26 浏览: 95
这段代码是一个用于测试模型的循环。它使用了tqdm库来显示循环进度条。首先,通过迭代test_loader来获取输入数据x。然后,将x移动到指定的设备(通常是GPU)上进行加速计算。接下来,使用torch.no_grad()上下文管理器,禁用梯度计算,以减少内存消耗和计算时间。在此状态下,通过模型(model)对输入数据进行前向传播计算,得到预测结果pred。使用pred.detach().cpu()将预测结果从计算图中分离出来,并将其移动到CPU上。最后,将每个预测结果添加到一个列表preds中。循环结束后,使用torch.cat()函数将所有的预测结果在第0维进行拼接,并转换为NumPy数组形式存储在变量preds中。
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解释这段代码for epochs in range(Epochs): loss_mean_train = 0 r2_mean_train = 0 loss_mean_test = 0 r2_mean_test = 0 model.train() for data_l in train_loader: seq, labels = data_l seq, labels = seq.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() y_pred = model(seq) labels = torch.squeeze(labels) single_loss = 0 r2_train = 0 for k in range(output_size): single_loss = single_loss + loss_function(y_pred[:, k], labels[:, k]) try: r2_train = r2_train+r2_score(y_pred[:, k].cpu().detach().numpy(), labels[:, k].cpu().detach().numpy()) except: r2_train = 0 single_loss /= output_size nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) single_loss.backward() optimizer.step() r2_train /=output_size loss_mean_train += single_loss.item() r2_mean_train += r2_train scheduler.step() model.eval() for data_l in test_loader: single_loss = 0 r2_test = 0 seq, labels = data_l seq, labels = seq.to(device), labels.to(device) y_pred = model(seq) for k in range(output_size): single_loss = single_loss + loss_function(y_pred[:, k], labels[:, k]) try: r2_test = r2_test+r2_score(y_pred[:, k].cpu().detach().numpy(), labels[:, k].cpu().detach().numpy()) except: r2_test = 0 single_loss_test = single_loss / output_size r2_test /=output_size loss_mean_test += single_loss.item() r2_mean_test +=r2_test

这段代码是一个训练循环。首先,它设置了一些变量(loss_mean_train、r2_mean_train、loss_mean_test、r2_mean_test)用于记录训练和测试期间的损失和R2得分的平均值。 然后,它将模型设置为训练模式,遍历训练数据集中的批次,并对每个批次进行以下操作: 1.将批次中的序列和标签移动到所选设备上(如GPU); 2.将优化器的梯度清零; 3.使用模型对序列进行预测; 4.计算每个标签的损失和R2得分; 5.将每个标签的损失求平均值,并将梯度传递回模型,并通过调用优化器来更新模型的参数。 在训练数据集的每个批次上完成这些操作后,代码会调用scheduler对象来更新学习率。 接下来,代码将模型设置为评估模式并遍历测试数据集中的批次,对每个批次执行以下操作: 1.将批次中的序列和标签移动到所选设备上(如GPU); 2.使用模型对序列进行预测; 3.计算每个标签的损失和R2得分; 4.将每个标签的损失求平均值,并将其添加到测试集的平均损失中,并将R2得分添加到测试集的平均R2得分中。 最后,训练循环结束后,会返回损失和R2得分的平均值,以便在训练期间进行监控和评估。

ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率

这段代码是用来设置动态学习率的。它使用了PyTorch中的lr_scheduler模块,具体来说,使用了MultiStepLR策略。这个策略会在训练过程中根据指定的milestones(里程碑)来调整学习率,每次乘以gamma(衰减因子)。在这个代码中,milestones被设置为[50, 100, 150],gamma被设置为0.1,表示当训练到第50、100、150个epoch时,学习率会分别乘以0.1。这样做可以让模型在训练初期使用较大的学习率,快速收敛,而在训练后期使用较小的学习率,细致调整,避免过拟合。
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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

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