for epoch in range(2000): # 优化器清零 optimizer.zero_grad() # 计算输出值 inputs = input_arr01 outputs = model(inputs) # 计算损失值 labels = output_arr01 loss = criterion(outputs, labels) # 将当前的loss和epoch加入列表 loss_list.append(loss.item()) epoch_list.append(epoch) # 反向传播计算新的梯度值 loss.backward() # 由梯度值计算出新的权重 optimizer.step() # 每100次训练输出一次损失值 if epoch % 100 == 99: print('Epoch %d, loss: %.4f' % (epoch + 1, loss.item())) # 当loss小于或等于0.01时停止训练 if loss.item() <= 0.05: print('Loss is less than or equal to 0.01. Stopping training.') break 现在有32组输入数据和输出数据,修改代码使得每一次epoch都能完全代入32组数据
时间: 2023-06-14 14:04:51 浏览: 89
可以将输入数据和输出数据分别打包成一个batch,然后在每个epoch中遍历所有的batch进行训练。修改后的代码如下:
```
batch_size = 32
num_batches = len(input_arr01) // batch_size
for epoch in range(2000):
# 优化器清零
optimizer.zero_grad()
# 计算损失值
total_loss = 0
for i in range(num_batches):
start_idx = i * batch_size
end_idx = start_idx + batch_size
inputs = input_arr01[start_idx:end_idx]
labels = output_arr01[start_idx:end_idx]
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
total_loss += loss.item()
loss.backward()
# 将当前的loss和epoch加入列表
loss_list.append(total_loss / num_batches)
epoch_list.append(epoch)
# 由梯度值计算出新的权重
optimizer.step()
# 每100次训练输出一次损失值
if epoch % 100 == 99:
print('Epoch %d, loss: %.4f' % (epoch + 1, loss_list[-1]))
# 当loss小于或等于0.01时停止训练
if loss_list[-1] <= 0.05:
print('Loss is less than or equal to 0.01. Stopping training.')
break
```
在每个epoch中,我们遍历所有的batch,将每个batch的输入和输出数据分别传入模型进行训练,并计算损失值。然后将所有batch的损失值加起来求平均,作为当前epoch的损失值。最后根据这个平均损失值更新模型参数。