test——loss

时间: 2023-08-22 18:09:15 浏览: 116
根据引用内容，问题中提到的test——loss可能是指在训练模型过程中，测试集上的损失值。根据引用中的内容，如果训练模型的loss下降，但准确率却在下降，很可能是loss目标函数写错了。此外，还有可能是测试过程中的一些问题，比如测试数据没有在和训练数据相同的session中进行测试。要解决这个问题，可以检查loss函数的实现以及测试过程中的代码，确保它们正确并且一致。另外，引用中提到了在迭代过程中保存训练和测试的值，可以使用这些值来绘制train过程中的loss曲线和test过程中的accuracy曲线，帮助我们更好地理解模型的训练情况。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [train loss与test loss结果分析](https://blog.csdn.net/w372845589/article/details/84303498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [caffe学习笔记——loss及accuracy曲线绘制](https://blog.csdn.net/wanty_chen/article/details/80232303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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for epoch in range(1000): model.train() for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train): # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) # logits: [b, 10] # label: [b] # loss: tensor scalar loss = criteon(logits, label) # backprop optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(epoch, 'loss:', loss.item()) model.eval() with torch.no_grad(): # test total_correct = 0 total_num = 0 for x, label in cifar_test: # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) # [b, 10] logits = model(x) # [b] pred = logits.argmax(dim=1) # [b] vs [b] => scalar tensor correct = torch.eq(pred, label).float().sum().item() total_correct += correct total_num += x.size(0) # print(correct) acc = total_correct / total_num print(epoch, 'test acc:', acc) if __name__ == '__main__': main() ———————————————— 逐行解释以上代码

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