since = time.time()
时间: 2024-06-05 11:07:02 浏览: 16
This code assigns the current time to the variable "since" using the time.time() function from the Python standard library. The time is represented as the number of seconds since the Unix epoch (January 1, 1970, 00:00:00 UTC). This code is often used to measure the elapsed time of a program or a specific operation.
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loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) epochs = 30 since = time.time() for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(dataloaders['train'], model, loss_fn, optimizer) val(dataloaders['val'], model, loss_fn) time_elapsed = time.time() - since print(f'Training complete in {time_elapsed // 60:.0f}m {time_elapsed % 60:.0f}s') print("Done!")
这段代码使用了之前定义的`train()`和`val()`函数来进行模型的训练和验证,并打印出训练过程的损失和准确率。让我来解释一下它的功能:
- `loss_fn`:损失函数,这里使用了交叉熵损失函数`nn.CrossEntropyLoss()`。
- `optimizer`:优化器,这里使用了Adam优化器,通过`torch.optim.Adam()`来定义,学习率为1e-3。
- `epochs`:训练的轮数,这里设置为30。
以下是代码的主要步骤:
1. 通过`time.time()`记录训练开始的时间。
2. 对于每个epoch,在训练集上进行训练和验证集上进行验证:
- 打印当前epoch的信息。
- 调用`train()`函数进行模型训练,传入训练集的数据加载器、模型、损失函数和优化器。
- 调用`val()`函数进行模型验证,传入验证集的数据加载器、模型和损失函数。
3. 通过计算时间差来得到训练所花费的总时间,并打印出来。
4. 打印出训练完成的提示信息。
这段代码实现了模型的训练和验证过程,并在每个epoch结束后打印出相应的信息。你可以根据需要进行调整和修改。
def finetune(model, dataloaders, optimizer): since = time.time() best_acc = 0 criterion = nn.CrossEntropyLoss() stop = 0 for epoch in range(1, args.n_epoch + 1): stop += 1 # You can uncomment this line for scheduling learning rate # lr_schedule(optimizer, epoch) for phase in ['src', 'val', 'tar']: if phase == 'src': model.train() else: model.eval() total_loss, correct = 0, 0 for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase == 'src'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) preds = torch.max(outputs, 1)[1] if phase == 'src': loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) correct += torch.sum(preds == labels.data) epoch_loss = total_loss / len(dataloaders[phase].dataset) epoch_acc = correct.double() / len(dataloaders[phase].dataset) print('Epoch: [{:02d}/{:02d}]---{}, loss: {:.6f}, acc: {:.4f}'.format(epoch, args.n_epoch, phase, epoch_loss, epoch_acc)) if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: stop = 0 best_acc = epoch_acc torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl') if stop >= args.early_stop: break print() model.load_state_dict(torch.load('model.pkl')) acc_test = test(model, dataloaders['tar']) time_pass = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_pass // 60, time_pass % 60)) return model, acc_test
在在这在这段在这段代码在这段代码中在这段代码中,在这段代码中,定义在这段代码中,定义了在这段代码中,定义了一个在这段代码中,定义了一个名在这段代码中,定义了一个名为在这段代码中,定义了一个名为fin在这段代码中,定义了一个名为finet在这段代码中,定义了一个名为finetune在这段代码中,定义了一个名为finetune的在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、datal在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataload在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.Cross在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropy在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(fin在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finet在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finetune在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finetune)在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finetune)直在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finetune)直到在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finetune)直到达在这段代码中,定义了一个名为finetune的函数,该函数接受三个参数:model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)作为评估标准,在每个epoch中进行模型微调(finetune)直到达到在这段代码中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