print('Finished training after {} epochs'.format(epoch)) return min_mse, loss_record

这段代码用于输出训练结束的信息，并返回最小均方误差 min_mse损失记录 loss_record。

首先，它会印出训练结束的信息，包括经过了多少个。然后，它会格式化字符串将 epoch值插入到输出信息中。

最后，它会使用 return 语句返回两个值：min_mse 和 loss_record。这样，在调用训练函数时，可以获取到这两个值并进行进一步的分析和使用。

相关问题

Starting training for 20 epochs... Epoch GPU_mem box_loss obj_loss cls_loss Instances Size 0%| | 0/32 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last):

这个错误信息看起来像是在运行训练过程中出现了问题。具体是什么原因可能需要查看代码和数据。您可以尝试检查以下几个方面：

1. 确保您的数据集路径正确，并且数据集中包含正确的标注文件。
2. 检查您的代码是否正确配置了GPU相关的参数和环境。
3. 检查您的代码是否有问题，例如语法错误、变量名错误等。
4. 检查您的模型是否正确配置，例如网络结构、超参数等。

如果您无法自己解决问题，可以尝试在相关的论坛或社区上寻求帮助，或者请教专业人士。

print('Start training ...') flag = True for epoch in range(epochs): # print('MODE NOW: {}'.format(mode)) for train_images, train_labels in train_ds: train(train_images, train_labels, epoch, training_mode) if flag: bc_model.summary() flag = False for test_images, test_labels in test_ds: test(test_images, test_labels, training_mode) # save model if epoch % 10 == 0 and epoch > 0: print('Saving weights to {}'.format(output_dir)) bc_model.save_weights(os.path.join(output_dir, "bc_model_{}.ckpt".format(epoch))) with metrics_writer.as_default(): tf.summary.scalar('train_loss_rec_gate', train_loss_rec_v.result(), step=epoch) tf.summary.scalar('test_loss_rec_gate', test_loss_rec_v.result(), step=epoch) print('Epoch {} | Train L_gate: {} | Test L_gate: {}' .format(epoch, train_loss_rec_v.result(), test_loss_rec_v.result())) reset_metrics() # reset all the accumulators of metrics print('bla')

这段代码是一个训练深度学习模型的主要代码框架。其中，`epochs`变量表示训练的轮数，`train_ds`和`test_ds`分别表示训练集和测试集的数据集对象。在每一轮训练中，首先对每一个训练图像和标签对调用`train()`函数进行训练，然后对每一个测试图像和标签对调用`test()`函数进行测试。在每一轮训练结束后，将训练集和测试集的损失（loss）记录到指定的输出目录中，以便后续的可视化和分析。

在训练过程中，每隔10个轮次，将模型的权重保存到输出目录中。同时，使用`tf.summary.scalar()`函数将训练集和测试集的损失记录到指定的记录器中。最后，使用`reset_metrics()`函数重置所有指标的累加器，以便下一轮训练的使用。

需要注意的是，此处的`train()`和`test()`函数的实现并未给出，可能是根据具体的模型和任务而定制的。同时，`reset_metrics()`函数的实现也未给出，但可以推测其功能为将所有指标的累加器清零。