evaloss.append(epoch_eva_loss)

时间: 2023-05-11 21:07:06 浏览: 48
这是一个编程类的问题,我可以回答。evaloss.append(epoch_eva_loss)是将epoch_eva_loss这个变量的值添加到evaloss这个列表中。这个操作通常用于记录模型在每个epoch中的评估损失。
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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

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。

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。

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给你提供了完整代码,但在运行以下代码时出现上述错误,该如何解决?Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

优化以下代码,# 构建特征矩阵和标签向量 X = [] y = data['Rating'] for index, row in data.iterrows(): features = [] # 添加运行时长区间评分 if pd.notna(row['RunTime']): category1 = pd.cut([row['RunTime']], bins=bins1, labels=labels1)[0] if category1 in avg_runtime_ratings: features.append(avg_runtime_ratings[category1]) else: features.append(0) else: features.append(0) # 添加年份区间评分 if pd.notna(row['year']): category2 = pd.cut([row['year']], bins=bins2, labels=labels2)[0] if category2 in avg_year_ratings: features.append(avg_year_ratings[category2]) else: features.append(0) else: features.append(0) # 添加导演评分 if row.Director in avg_director_ratings: features.append(avg_director_ratings[row.Director]) else: features.append(0) # 添加编剧评分 if row.Writer in avg_writer_ratings: features.append(avg_writer_ratings[row.Writer]) else: features.append(0) # 添加主演评分 casts = row.TopTwoCasts.split(',') if len(casts) == 1: cast = casts[0] if cast in avg_casts_ratings: features.append(avg_casts_ratings[cast]) else: features.append(0) features.extend([0, 0]) else: cast_1, cast_2 = casts if cast_1 in avg_casts_ratings: features.append(avg_casts_ratings[cast_1] * 0.6) else: features.append(0) if cast_2 in avg_casts_ratings: features.append(avg_casts_ratings[cast_2] * 0.4) else: features.append(0) # 添加类型评分 genres = row.Genres.split(',') if len(genres) == 1: genre = genres[0] if genre in avg_genres_ratings: features.append(avg_genres_ratings[genre]) else: features.append(0) features.extend([0, 0]) elif len(genres) == 2: genre_1, genre_2 = genres if genre_1 in avg_genres_ratings: features.append(avg_genres_ratings[genre_1] * 0.6) else: features.append(0) if genre_2 in avg_genres_ratings: features.append(avg_genres_ratings[genre_2] * 0.4) else: features.append(0) features.append(0) else: genre_1, genre_2, genre_3 = genres if genre_1 in avg_genres_ratings: features.append(avg_genres_ratings[genre_1] * 0.4) else: features.append(0) if genre_2 in avg_genres_ratings: features.append(avg_genres_ratings[genre_2] * 0.3) else: features.append(0) if genre_3 in avg_genres_ratings: features.append(avg_genres_ratings[genre_3] * 0.3) else: features.append(0) X.append(features) X = pd.DataFrame(X)

降低这段代码的重复率:#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

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