trainer.step()
时间: 2023-04-04 17:01:08 浏览: 114
trainer.step() 是深度学习中训练模型时的一个重要步骤,它用于更新模型的参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。具体来说,它会根据当前的损失函数值和学习率等参数,计算出每个参数的梯度,并根据梯度更新参数的值,从而使得模型的预测结果更加准确。
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#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度:储存训练损失,训练准确度,实例数,特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')
这段代码是用多GPU进行小批量训练和模型训练的代码。具体来说,train_batch_ch13函数用于训练一个小批量数据,train_ch13函数则用于在多个GPU上进行模型训练。其中,train_batch_ch13函数将数据和标签分别复制到第一个GPU上,使用DataParallel函数将模型复制到所有GPU上,并在每个GPU上计算损失和梯度。最后,train_ch13函数使用Accumulator类来计算训练损失、训练准确率、实例数和特征数,并使用Animator类将这些指标可视化。同时,该函数还使用evaluate_accuracy_gpu函数计算测试准确率。
yolox训练得到的train_log.txt,怎么用tensorboard查看loss曲线,需要更改trainer.py的什么代码
要使用Tensorboard查看yolox训练得到的loss曲线,需要在trainer.py文件中进行如下更改:
1. 在trainer.py文件开头添加以下代码:
```python
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
class YOLOXTrainer(BaseTrainer):
def __init__(self, exp, batch_size, device):
self.writer = SummaryWriter()
# ...
```
这里我们导入了`SummaryWriter`类,并在`YOLOXTrainer`类的构造函数中创建了一个`SummaryWriter`实例,用于写入Tensorboard日志。
2. 在train_loop函数中添加以下代码:
```python
for i, data in enumerate(dataloader):
# ...
# 计算损失
loss = self.train_iter(model, data, optim, i)
# 写入Tensorboard日志
self.writer.add_scalar('train/loss', loss, global_step)
# ...
```
这里我们使用`writer.add_scalar`方法将当前的loss值写入Tensorboard日志,其中`global_step`表示当前的迭代次数。
3. 训练完成后,在`YOLOXTrainer`类的`train`方法中添加以下代码:
```python
def train(self, model, dataloader, optim, scheduler=None, evaluator=None):
# ...
# 训练完成,关闭日志写入器
self.writer.close()
```
这里我们使用`writer.close()`方法关闭日志写入器。
完成以上步骤后,我们就可以在终端运行如下命令启动Tensorboard:
```
tensorboard --logdir runs
```
然后在浏览器中打开http://localhost:6006,就可以查看loss曲线了。