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
时间: 2024-02-14 17:17:27 浏览: 32
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!
相关问题
给你提供了完整代码,但在运行以下代码时出现上述错误,该如何解决?Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')
根据你提供的完整代码,错误信息可能是在以下部分出现问题:
```python
for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader):
# ...
tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
outputs = model(inputs, tgt_in)
# ...
```
你在每次循环中都使用 `torch.rand` 函数生成了一个形状为 `(Batch_size, 1, 3)` 的随机张量 `tgt_in`,然后将其作为模型的输入之一。然而,这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。
为了解决这个问题,你可以将 `tgt_in` 的维度调整为与模型期望的维度相匹配。根据你之前提供的信息,`n_decoder_inputs` 是模型期望的输入维度,因此可以使用 `torch.rand` 生成一个形状为 `(Batch_size, n_decoder_inputs, Sequence_length)` 的随机张量。根据你的代码,`n_decoder_inputs` 和 `Sequence_length` 都是 3,所以你可以将以下行:
```python
tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3))
```
更改为:
```python
tgt_in = torch.rand((Batch_size, 3, 1))
```
这样,`tgt_in` 的维度就与模型的期望输入维度匹配了。请尝试进行这个修改并重新运行代码,看看是否能够解决错误。
我用于训练的代码报错:“TypeError: 'module' object is not callable”,你帮我看看是什么原因。代码如下:import os import sys import torch import torchvision from dataset import MyDataset from yolov5 import YOLOv5 # 修改批次大小,图像大小和训练轮数 batch_size = 16 img_size = 512 epochs = 50 # 指定数据集路径和标签文件路径 dataset_path = 'F:/moda/images' label_file = 'F:/moda/labels' # 加载数据集和标签 dataset = MyDataset(dataset_path, label_file, img_size=img_size) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 初始化YOLOv5网络 model = YOLOv5(num_classes=1, num_anchors=3) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 训练网络 for epoch in range(epochs): for i, (images, targets) in enumerate(dataloader): # 将数据加载到GPU上 images = images.cuda() targets = targets.cuda() # 前向传播 outputs = model(images) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印训练状态 print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, i+1, len(dataloader), loss.item()))
这个错误通常发生在尝试将模块作为函数进行调用时。在你的代码中,这个错误可能是由于从 yolov5 模块中导入了 YOLOv5 类,但未将其实例化就尝试调用它。你可以尝试在实例化 YOLOv5 类之后将其传递给 optimizer 和 criterion。 代码如下:
```python
import os
import sys
import torch
import torchvision
from dataset import MyDataset
from yolov5 import YOLOv5
# 修改批次大小,图像大小和训练轮数
batch_size = 16
img_size = 512
epochs = 50
# 指定数据集路径和标签文件路径
dataset_path = 'F:/moda/images'
label_file = 'F:/moda/labels'
# 加载数据集和标签
dataset = MyDataset(dataset_path, label_file, img_size=img_size)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 初始化YOLOv5网络
model = YOLOv5(num_classes=1, num_anchors=3)
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练网络
for epoch in range(epochs):
for i, (images, targets) in enumerate(dataloader):
# 将数据加载到GPU上
images = images.cuda()
targets = targets.cuda()
# 前向传播
outputs = model(images)
# 计算损失
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印训练状态
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, i+1, len(dataloader), loss.item()))
```
如果问题仍然存在,请提供完整的错误信息和堆栈跟踪。这将有助于更好地理解你的问题并提供更准确的解决方案。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)