total_train_loss = total_train_loss + train_loss.item()
时间: 2024-06-13 20:06:52 浏览: 12
这段代码是在训练过程中计算总的训练损失。其中,total_train_loss是一个变量,用于存储总的训练损失,train_loss是每个batch的训练损失。train_loss.item()是将train_loss转换为Python数值类型。因此,total_train_loss = total_train_loss + train_loss.item()的作用是将每个batch的训练损失加起来,得到总的训练损失。
如果你想了解更多关于神经网络训练的知识,可以参考以下问题:
相关问题
for data in train_dataloader: images, targets = data outputs = model(images) loss = loss_fn(outputs, targets) # 优化器优化模型 optimizer.zero_grad() loss.backword() optimizer.step() total_train_step = total_train_step + 1 print("训练次数:{},Loos:{}".format(total_train_step, loss.item()))报错
根据你提供的代码和错误信息,可以看出是 `loss.backword()` 这一行代码出错了。这是因为 `loss` 对象并没有 `backword()` 方法。正确的代码应该是 `loss.backward()`。
请修改你的代码为:
```
for data in train_dataloader:
images, targets = data
outputs = model(images)
loss = loss_fn(outputs, targets)
# 优化器优化模型
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
total_train_step = total_train_step + 1
print("训练次数:{},Loos:{}".format(total_train_step, loss.item()))
```
希望能够帮助到你!
127 current+=cur_acc.item() 128 n=n+1 --> 129 total_correct+=get_num_correct(preds,labels) 130 train_loss=loss/n 131 train_acc=current/n UnboundLocalError: local variable 'total_correct' referenced before assignment
这个错误通常发生在局部变量在使用前未被赋值的情况下。在你的代码中,变量 `total_correct` 在使用前未被赋值,因此 Python 抛出了 `UnboundLocalError` 错误。
要解决这个问题,你需要在使用变量之前先进行赋值。你可以在函数开头为 `total_correct` 赋一个初始值,比如 `total_correct = 0`。这样就可以解决这个错误了。你的代码应该像这样:
```
total_correct = 0
n = 0
current = 0
for batch in data:
texts, labels = batch
preds = model(texts)
loss = criterion(preds, labels)
cur_acc = accuracy(preds, labels)
current += cur_acc.item()
total_correct += get_num_correct(preds, labels)
n = n + 1
train_loss = loss / n
train_acc = current / n
```
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