evaluate_accuracy(net, test_iter)报错
时间: 2024-04-26 17:20:48 浏览: 26
如果你运行 `evaluate_accuracy(net, test_iter)` 报错了,可能的原因有很多,以下是一些可能的解决方法:
1. 确认 `net` 和 `test_iter` 是否已经正确定义并且传入了函数中。
2. 确认 `test_iter` 是否已经正确加载了测试集,并且测试集的数据格式是否正确。
3. 检查 `evaluate_accuracy()` 函数的实现是否正确,可以通过查看函数代码或者文档进行确认。
4. 检查报错信息,看看是否能够从中获取更多的信息,比如报错的具体位置,以及具体的错误信息。
5. 如果以上方法都没有解决问题,可以尝试在搜索引擎中输入报错信息,看看是否有其他人遇到过类似的问题,并且得到了解决方案。
希望以上方法可以帮助你解决问题。
相关问题
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater): """Train a model (defined in Chapter 3).""" animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3, 0.9], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) for epoch in range(num_epochs): train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater) test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, train_metrics + (test_acc,)) train_loss, train_acc = train_metrics assert train_loss < 0.5, train_loss assert train_acc <= 1 and train_acc > 0.7, train_acc assert test_acc <= 1 and test_acc > 0.7, test_acc
这段代码是一个用于训练模型的函数。它接受一个模型 (net)、训练数据集 (train_iter)、测试数据集 (test_iter)、损失函数 (loss)、训练的轮数 (num_epochs) 和更新器 (updater) 等参数。
函数中的核心部分是一个 for 循环,循环的次数是 num_epochs 指定的轮数。在每个轮次中,它通过调用 train_epoch_ch3 函数来训练模型,并计算训练指标 train_metrics。然后,通过调用 evaluate_accuracy 函数计算测试准确率 test_acc。
在循环中,它使用一个 Animator 对象来实时可视化训练过程中的训练损失、训练准确率和测试准确率。每个轮次结束后,它将当前轮次的训练指标和测试准确率添加到 Animator 中进行可视化。
最后,代码中使用 assert 语句来进行断言检查,确保训练损失(train_loss)小于0.5,训练准确率(train_acc)在0.7到1之间,测试准确率(test_acc)在0.7到1之间。如果断言失败,则会抛出 AssertionError。
这段代码的作用是训练模型并可视化训练过程中的指标变化,同时进行一些简单的断言检查,以确保训练的结果符合预期。
class Accumulator: """在n个变量上累加""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] evaluate_accuracy(net, test_iter)
这段代码中定义了一个累加器类 Accumulator,其在构造函数中初始化了一个长度为 n 的数组,然后在 add 方法中将传入的参数与数组中的元素相加,并将结果保存到数组中。reset 方法将数组中的所有元素都清零。最后,通过 __getitem__ 方法可以访问数组中的元素。
另外,代码中还调用了 evaluate_accuracy 函数,其中 net 是一个神经网络模型,test_iter 是一个数据迭代器。这个函数的具体实现需要看上下文的代码。
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