ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率
时间: 2024-04-28 20:19:06 浏览: 19
这段代码是用来设置动态学习率的。它使用了PyTorch中的lr_scheduler模块,具体来说,使用了MultiStepLR策略。这个策略会在训练过程中根据指定的milestones(里程碑)来调整学习率,每次乘以gamma(衰减因子)。在这个代码中,milestones被设置为[50, 100, 150],gamma被设置为0.1,表示当训练到第50、100、150个epoch时,学习率会分别乘以0.1。这样做可以让模型在训练初期使用较大的学习率,快速收敛,而在训练后期使用较小的学习率,细致调整,避免过拟合。
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data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)
这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法,返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象,用于迭代数据集中的批量数据。其中,batch_size 参数来自 args 对象,可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数,用于指定每个批次中包含的样本数量。
具体实现可以参考以下示例代码:
```python
class DataLoader:
def __init__(self, dataset, batch_size):
self.dataset = dataset
self.batch_size = batch_size
def get_loader(self):
return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))
# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)
# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)
# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()
```
在这个示例中,我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类,用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数,并提供了一个 get_loader 方法,用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。
然后,我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象,并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后,我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。
train_loader = GraphDataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)
这段代码是用来创建一个图数据加载器的。具体来说,它使用了一个叫做`GraphDataLoader`的类,它是一个定制的数据加载器,可以在 PyTorch 的数据加载器框架之上为图数据定制数据预处理和批处理操作。这个类需要传入三个参数:`train_dataset`、`batch_size`和`shuffle`。`train_dataset`是一个包含了所有训练数据的数据集对象;`batch_size`是指定每个批次的大小;`shuffle`是一个布尔值,表示是否要在每个 epoch 之前将数据集打乱。