epoch_loss_values=[] loss=loss_function(outputs,labels) epoch_loss += loss.item() epoch_loss /= step epoch_loss_values.append(epoch_loss)这段代码解读一下
时间: 2024-01-26 10:04:01 浏览: 72
loss_loss_如何读取loss值_损失函数_
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这段代码是一个训练神经网络时常见的代码片段,用于计算每个 epoch 的平均损失值,并将其存储在一个列表中。
具体解读如下:
- `epoch_loss_values=[]`:创建一个空列表,用于存储每个 epoch 的平均损失值。
- `loss=loss_function(outputs,labels)`:计算当前批次的损失值,其中 `outputs` 是神经网络的输出,`labels` 是数据的真实标签。
- `epoch_loss += loss.item()`:将当前批次的损失值加到当前 epoch 的总损失值上。
- `epoch_loss /= step`:计算当前 epoch 的平均损失值,其中 `step` 是当前 epoch 中的批次数。
- `epoch_loss_values.append(epoch_loss)`:将当前 epoch 的平均损失值添加到 `epoch_loss_values` 列表中。
这段代码的作用是跟踪训练过程中损失值的变化,以便更好地了解模型的训练情况。
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