loop_v = tqdm(loader_valid) model.eval() for batch_idx, (img1,gt1,label) in enumerate(loop_v): img1 = img1.to(device=DEVICE,dtype=torch.float) gt1 = gt1.to(device=DEVICE,dtype=torch.float)
时间: 2023-11-21 16:05:03 浏览: 37
这段代码是一个模型的验证过程。首先,使用`tqdm`库创建了一个进度条,用于展示验证过程的进度。然后,将模型设为`eval`模式,这表示模型参数不会被更新。接下来,使用`enumerate`函数遍历验证数据集中的每个batch,并使用`to`方法将数据移动到指定的设备上。其中,`img1`代表输入数据,`gt1`代表真实标签,`label`代表类别标签。
相关问题
def validate(self, dataloader, graph): self.model.eval() hrs, ndcgs = [], [] with torch.no_grad(): tqdm_dataloader = tqdm(dataloader) for iteration, batch in enumerate(tqdm_dataloader, start=1): user_idx, item_idx = batch rep, user_pool = self.model(graph) user = rep[user_idx] + user_pool[user_idx] item = rep[self.model.n_user + item_idx] preds = self.model.predict(user, item) preds_hrs, preds_ndcgs = self.calc_hr_and_ndcg(preds, self.args.topk) hrs += preds_hrs ndcgs += preds_ndcgs return np.mean(hrs), np.mean(ndcgs)
这是一个 `validate` 方法的定义,它接受两个参数 `dataloader` 和 `graph`。这个方法用于在模型训练过程中对验证集进行评估。
首先,将模型设置为评估模式,即 `self.model.eval()`。
然后,定义了两个空列表 `hrs` 和 `ndcgs`,用于存储每个样本的评估结果。
接下来,通过一个循环遍历 `dataloader`,每次迭代时从 `dataloader` 中获取一个批次的数据,其中 `user_idx` 和 `item_idx` 是从批次中获取的用户索引和物品索引。
使用模型 `self.model` 和图数据 `graph` 调用 `self.model` 的方法,得到用户和物品的表示,并计算预测结果 `preds`。
再调用 `self.calc_hr_and_ndcg()` 方法,根据预测结果和 `self.args.topk` 计算命中率和NDCG(归一化折损累计增益)。
将计算得到的命中率和NDCG分别添加到 `hrs` 和 `ndcgs` 列表中。
最后,在循环结束后,计算 `hrs` 和 `ndcgs` 的平均值,并返回这两个平均值作为评估结果。
注意,在整个验证过程中,没有进行模型参数更新,因此使用了 `torch.no_grad()` 上下文管理器来禁用梯度计算,以提高效率。
# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'
好的,你可以将最佳权重保存路径添加到代码中,如下所示:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
import os
# 加载数据集
with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
# 构建词典
vocab = sorted(set(data))
char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)
# 将文本数据转换为数字
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data])
# 定义训练数据和标签
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1)
char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)
sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)
def split_input_target(chunk):
input_text = chunk[:-1]
target_text = chunk[1:]
return input_text, target_text
dataset = sequences.map(split_input_target)
BATCH_SIZE = 128
BUFFER_SIZE = 10000
dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
# 构建模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024
def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
batch_input_shape=[batch_size, None]),
tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
return_sequences=True,
stateful=True,
recurrent_initializer='glorot_uniform'),
tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
])
return model
model = build_model(
vocab_size=len(vocab),
embedding_dim=embedding_dim,
rnn_units=rnn_units,
batch_size=BATCH_SIZE)
# 定义损失函数
def loss(labels, logits):
return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)
# 定义检查点
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")
checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath=checkpoint_prefix,
save_weights_only=True)
# 定义最佳权重检查点
BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'
best_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(BEST_MODEL_PATH,
monitor='val_loss',
save_best_only=True,
mode='min',
save_weights_only=True)
# 训练模型
EPOCHS = 50
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, best_checkpoint])
# 生成诗歌
def generate_text(model, start_string):
num_generate = 100
input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
text_generated = []
temperature = 1.0
model.reset_states()
for i in range(num_generate):
predictions = model(input_eval)
predictions = tf.squeeze(predictions, 0)
predictions = predictions / temperature
predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()
input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)
text_generated.append(idx2char[predicted_id])
return (start_string + ''.join(text_generated))
# 加载检查点
model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)
model.load_weights(BEST_MODEL_PATH)
model.build(tf.TensorShape([1, None]))
# 生成一首诗
print(generate_text(model, start_string=u"山中"))
```
现在,模型将保存最佳的权重到文件 `best_model.h5`。
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