def crossentropy_loss(x_true,x_pred): pred_items = tf.reshape(x_pred[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations]) true_items = tf.reshape(x_true[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations])#bz,n_notes,n_durations items_loss = categorical_crossentropy(true_items,pred_items,True,axis=-1)#bz,n_notes items_weights = tf.gather(durations_weights,tf.argmax(true_items,axis=-1),axis=0)#bz,n_notes items_loss = tf.reduce_mean(items_loss * items_weights,axis=1)#bz pred_offsets = x_pred[:,-n_offsets:] true_offsets = x_true[:,-n_offsets:] offset_loss = categorical_crossentropy(true_offsets,pred_offsets,True,axis=-1)#bz loss = items_loss + offset_loss return tf.reduce_mean(loss)
时间: 2024-03-26 13:37:54 浏览: 18
这段代码定义了一个名为crossentropy_loss()的函数,用于计算模型的交叉熵损失。该函数接受两个参数,x_true和x_pred,分别表示真实标签和模型预测结果。具体来说,该函数首先通过tf.reshape()函数将预测结果和真实标签转换为三维矩阵形式,其中第一维表示批次大小,第二维表示音符个数,第三维表示持续时间个数。接着,通过categorical_crossentropy()函数计算音符和持续时间的交叉熵损失。在计算音符损失时,该函数还利用了一个名为durations_weights的数组,它包含了所有持续时间类型的权重,用于对不同类型的持续时间进行加权。最后,该函数将音符和偏移量的损失相加,得到模型的总损失。
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# 8.模型训练 for epoch in range(config.epochs_gru): gru.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条,了解当前模型的训练进度 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = gru(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss) # 模型验证 gru.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = gru(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), save_path) print('Finished Training')按句解释这一段代码的意思,每句话有什么作用,实现了什么功能?
这段代码是使用GRU模型进行训练和验证,并保存最好的模型。具体解释如下:
1. `for epoch in range(config.epochs_gru):`:对于指定的训练轮数,进行循环训练。
2. `gru.train()`: 将模型设置为训练状态。
3. `running_loss = 0`: 初始化损失。
4. `train_bar = tqdm(train_loader)`: 创建一个显示训练进度的进度条。
5. `for data in train_bar: x_train, y_train = data`: 迭代训练集中的数据,将输入数据和标签分别赋值给 x_train 和 y_train。
6. `optimizer.zero_grad()`: 将优化器梯度清零。
7. `y_train_pred = gru(x_train)`: 使用 GRU 模型对输入数据进行预测。
8. `loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1))`: 计算损失。
9. `loss.backward()`: 反向传播,计算梯度。
10. `optimizer.step()`: 更新模型参数。
11. `running_loss += loss.item()`: 累加损失。
12. `train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss)`: 更新训练进度条上的描述信息。
13. `gru.eval()`: 将模型设置为评估状态。
14. `test_loss = 0`: 初始化验证损失。
15. `with torch.no_grad():`: 关闭梯度计算,以节省内存。
16. `test_bar = tqdm(test_loader)`: 创建一个显示验证进度的进度条。
17. `for data in test_bar: x_test, y_test = data`: 迭代验证集中的数据,将输入数据和标签分别赋值给 x_test 和 y_test。
18. `y_test_pred = gru(x_test)`: 使用 GRU 模型对输入数据进行预测。
19. `test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1))`: 计算验证损失。
20. `if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), save_path)`: 如果当前的验证损失比之前的最佳验证损失还小,则更新最佳验证损失,并保存模型参数。
21. `print('Finished Training')`: 训练结束,输出提示信息。
# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同? # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大,然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步,训练准确率为:{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果
这段代码是一个用 CNN 模型来破解验证码的训练函数。其中,loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits,这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签,而不是像分类问题那样多个标签,所以使用 sigmoid 函数更为合适。softmax 函数主要应用在多分类问题中。在代码中,optimizer 使用的是 Adam 优化器,learning_rate 初始值为 0.002,且会随着训练的进行而逐渐衰减。在训练过程中,每 100 步计算一次准确率,并在准确率大于 0.6 时保存模型并结束训练。至于为什么没有输出结果,可能是因为你没有调用 train_crack_captcha_cnn() 函数。