def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad: for data in test_loader: x, y =data y_pred = model(x) _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1) total += y.size(0) correct += (predicted == y).sum().item() print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 *correct/total))

这段代码存在一个语法错误，在第 4 行应该调用 `torch.no_grad()` 方法而不是 `torch.no_grad` 属性。`torch.no_grad()` 方法是一个上下文管理器，它使得在该上下文中计算的所有张量都不会被跟踪梯度，从而提高了计算效率。

正确的代码应该是：

def test():
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            x, y = data
            y_pred = model(x)
            _, predicted = torch.max(y_pred, dim=1)
            total += y.size(0)
            correct += (predicted == y).sum().item()
    print('accuracy on test_data:%d %%' % (100 * correct/total))

注意，在 `with` 语句中调用 `torch.no_grad()` 方法之后，所有在该上下文中计算的张量都不会被跟踪梯度，这有助于提高计算效率。然而，如果需要计算梯度，则需要退出该上下文并调用 `backward()` 方法。

相关问题

# 定义测试函数 def test(model, test_loader, device): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for index,adj,features,labels in test_loader: #adj, features, labels = adj.to(device), features.to(device), labels.to(device) output, _, _ = model(features) _, predicted = torch.max(output.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))

这段代码是一个 PyTorch 模型的测试函数，用于在测试集上评估模型的准确率。函数接受三个参数：

- `model`：PyTorch 模型对象
- `test_loader`：测试数据集的数据加载器
- `device`：模型所在的设备，可以是 CPU 或 GPU

下面是这个函数的详细说明：

1. `model.eval()`：将模型设置为评估模式，这会关闭一些训练时使用的特定功能，例如 dropout 和 batch normalization。

2. `correct = 0` 和 `total = 0`：初始化正确预测的数量和测试样本的总数量。

3. `with torch.no_grad():`：在评估模式下，我们不需要计算梯度，因此使用 `torch.no_grad()` 上下文管理器来关闭梯度计算。

4. `for index,adj,features,labels in test_loader:`：迭代测试集数据加载器，加载测试数据的节点特征、邻接矩阵和标签。

5. `output, _, _ = model(features)`：使用模型预测节点标签，不需要输出中间层的表示或 attention 分数，因此用下划线 `_` 忽略这些值。

6. `_, predicted = torch.max(output.data, 1)`：从输出中找到每个节点标签的预测值，并计算预测的类别。

7. `total += labels.size(0)` 和 `correct += (predicted == labels).sum().item()`：更新测试样本的总数和正确预测的数量。

8. `acc = 100 * correct / total`：计算测试集准确率。

9. `print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc))`：打印测试集准确率。

这个测试函数可以用于对训练好的图神经网络模型进行测试，得到模型在测试集上的准确率。

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

好的，以下是使用LDAM损失函数进行模型训练的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from ldam_loss import LDAMLoss # 导入LDAM损失函数

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 256 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据集和数据加载器
train_dataset = ... # 定义训练集
test_dataset = ... # 定义测试集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=16, shuffle=False)

# 定义LDAM损失函数
cls_num_list = ... # 定义每个类别的样本数量
criterion = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=0.5, s=30)

# 定义优化器和学习率调度器
model = MyModel().to('cuda')
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(50):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda')
        data, target_a, target_b, lam = mixup_fn(data, target)
        
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target_a, target_b, lam) # 使用LDAM损失函数
        loss.backward()
        nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 防止梯度爆炸
        optimizer.step()
        
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        total = 0
        correct = 0
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda')
            output = model(data)
            _, predicted = torch.max(output.data, 1)
            total += target.size(0)
            correct += (predicted == target).sum().item()
        acc = 100 * correct / total
        print('Epoch {}: Test Acc = {}%'.format(epoch+1, acc))
    
    scheduler.step()

在以上代码中，我们首先定义了一个名为`MyModel`的模型，然后定义了训练集和测试集的数据加载器。接着，我们使用LDAM损失函数来定义模型的损失函数，然后使用Adam优化器来训练模型。在每个epoch结束后，我们使用测试集来评估模型的性能，并使用学习率调度器来调整学习率。