if epoch % args.print_epoch == 0: test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')在这段代码的基础上加上输出输出当前模型在训练集上的准确率以及历史最高准确率的代码
时间: 2024-03-14 17:43:33 浏览: 25
可以在每个epoch训练完成后加上如下代码来输出当前模型在训练集上的准确率以及历史最高准确率:
```
train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} train images: {train_stats['acc1']:.1f}%")
print(f"Current max accuracy: {max_accuracy:.2f}%")
```
其中,`evaluate`函数的作用是计算模型在数据集上的准确率,`train_stats['acc1']`表示训练集上Top-1准确率,`max_accuracy`表示历史最高准确率。
注意,`max_accuracy`需要在训练开始前初始化为0,否则程序会报错。同时,需要在每个epoch训练完成后更新`max_accuracy`,代码如下:
```
max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"])
```
相关问题
if epoch % args.print_epoch == 0: test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
可以将上述代码与之前提到的打印训练集准确率以及记录最高训练集准确率的代码合并,形成完整的训练代码如下:
```
max_accuracy = 0.0
max_train_accuracy = 0.0
for epoch in range(args.num_epochs):
# Train the model
train(train_loader, model, criterion, optimizer, device)
# Evaluate on the training set
train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} training images: {train_stats['acc1']:.1f}%")
if train_stats["acc1"] > max_train_accuracy:
max_train_accuracy = train_stats["acc1"]
print(f'Max training accuracy: {max_train_accuracy:.2f}%')
# Evaluate on the validation set
if epoch % args.print_epoch == 0:
test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device)
print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%")
max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"])
print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')
```
这样,每次训练过程中都会输出模型在训练集和验证集上的准确率,并记录最高训练集准确率和最高验证集准确率。
for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs): # train for one epoch train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer,scheduler) train_writer.add_scalar('mean EPE', train_EPE, epoch) # evaluate on test dataset with torch.no_grad(): EPE = validate(val_loader, model, epoch) test_writer.add_scalar('mean EPE', EPE, epoch) if best_EPE < 0: best_EPE = EPE is_best = EPE < best_EPE best_EPE = min(EPE, best_EPE) save_checkpoint({ 'epoch': epoch + 1, 'arch': args.arch, 'state_dict': model.module.state_dict(), 'best_EPE': best_EPE, 'div_flow': args.div_flow }, is_best, save_path)
这段代码展示了一个训练循环,用于训和评估模型,并最佳模型。
解析代码如下:
- `for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs):` 是一个循环,用于遍历训练的epoch数。
- `train_loss, train_EPE = train(train_loader, model, optimizer, epoch, train_writer, scheduler)` 调用`train`函数进行训练,并返回训练损失和训练误差(EPE)。`train_loader`是训练数据集加载器,`model`是要训练的模型,`optimizer`是优化器,`epoch`是当前训练的epoch数,`train_writer`是用于记录训练过程的写入器,`scheduler`是学习率调度器。
- `train_writer.add_scalar('mean EPE', train_EPE, epoch)` 将训练误差写入训练写入器中,用于后续的可视化和记录。
- `with torch.no_grad():` 声明一个上下文管理器,关闭梯度计算。在该上下文中,不会进行参数的更新和反向传播。
- `EPE = validate(val_loader, model, epoch)` 调用 `validate` 函数对验证集进行评估,并返回评估结果(EPE)。
- `test_writer.add_scalar('mean EPE', EPE, epoch)` 将验证集的评估结果写入测试写入器中,用于后续的可视化和记录。
- `if best_EPE < 0:` 是一个条件语句,判断是否为第一个epoch。如果是第一个epoch,则将当前评估结果(EPE)设置为最佳EPE。
- `is_best = EPE < best_EPE` 判断当前评估结果是否比最佳EPE更好,得到一个布尔值。
- `best_EPE = min(EPE, best_EPE)` 更新最佳EPE为当前评估结果和最佳EPE中的较小值。
- `save_checkpoint({...}, is_best, save_path)` 调用`save_checkpoint`函数保存模型的检查点。它将保存模型的当前状态、epoch数、架构、最佳EPE等信息。`is_best`参数用于指示是否是当前最佳模型,`save_path`是保存检查点的文件路径。
这段代码展示了一个典型的训练循环,其中包括了训练、验证、保存模型等步骤。它用于在每个epoch中训练模型,并在验证集上评估模型的性能,同时保存最佳模型的检查点。
相关推荐
![pth](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pth](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![jpg](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720090814.png)