Why not set the monitor to val_loss?

As an AI language model, I don't have the context to understand what specific training scenario you are referring to. However, in general, setting the monitor to val_loss during model training could be a good choice if the goal is to minimize the loss function on the validation set. The validation loss can help determine when the model starts overfitting and when to stop the training to avoid overfitting. However, in some cases, other metrics such as accuracy or F1 score may be more appropriate depending on the problem and the evaluation criteria.

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val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型训练的过程中，计算每个 epoch（训练轮数）的验证集损失（validation loss）并将其存储在一个列表中。具体含义如下：

- `val_loss=[]`：定义一个空列表，用于存储每个 epoch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss=0`：定义一个变量 `val_epoch_loss`，用于累加每个 batch（批次）的验证集损失。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：使用预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 计算当前 batch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss += val_loss.item()`：将当前 batch 的验证集损失加到 `val_epoch_loss` 变量中。
- `val_epoch_loss /= step`：计算当前 epoch 的平均验证集损失，其中 `step` 表示当前 epoch 中 batch 的数量。
- `val_loss.append(val_epoch_loss)`：将当前 epoch 的平均验证集损失添加到 `val_loss` 列表中。

这段代码的目的是在训练过程中对模型进行评估，以确保模型在验证集上的性能是否有所提高。每个 epoch 结束时，都会计算一次验证集损失，并将其存储在 `val_loss` 列表中。最终，可以使用这个列表来绘制损失曲线，以帮助分析模型的性能。

val_loss=[] val_loss=loss_function(y_pred,y) val_loss /= step val_loss.append(val_loss)这段代码的含义

这段代码是在进行模型的验证过程中，计算每个batch的验证集上的损失函数，并将这些损失值存储在一个列表`val_loss`中。具体来说，代码的含义如下：

- `val_loss=[]`：初始化一个空列表，用于存储验证集上的损失值。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`：根据模型在验证集上的预测结果`y_pred`和真实值`y`，计算损失函数的值，并将其赋值给`val_loss`。
- `val_loss /= step`：将每个batch的损失函数值除以batch大小`step`，以得到每个样本的损失函数值。
- `val_loss.append(val_loss)`：将每个batch的平均损失函数值存储在`val_loss`列表中。