self.target_net.load_state_dict((self.eval_net.state_dict()))

时间: 2023-10-30 17:48:13 浏览: 106
你好!这行代码是用来将 `self.eval_net` 的参数复制给 `self.target_net`。`state_dict()` 方法返回了模型的当前参数状态,它是一个字典类型。`load_state_dict()` 方法则是用来加载字典中的参数到模型中,实现参数的复制。通过这样的操作,你可以将一个模型的参数复制到另一个模型中,用于实现一些特定的目标,比如在强化学习中进行目标网络的更新。希望这个解释对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
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return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望,如果不满足,则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时,label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步,所以无需 reshape,直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

这段代码是用 PyTorch 实现的一个 LSTM 模型,用于时间序列预测。首先定义了一个自定义的数据集类 MyDataset,用于加载训练数据和测试数据。然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型,并在 train 函数中使用 DataLoader 加载训练数据集,采用 Adam 优化器和 MSE 损失函数进行训练。训练过程中记录了每个 epoch 的损失值,并在训练结束后保存了模型参数。最后,使用加载的模型参数对测试数据进行预测,并将预测结果和真实值可视化展示出来。

LDAM损失函数pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下:# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的,以下是使用 LDAM 损失函数训练模型的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets, transforms from ldam_loss import LDAMLoss # 假设你已经将 LDAM 损失函数的代码存放在 ldam_loss.py 文件中 # 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema = True model_ema_decay = 0.9998 start_epoch = 1 seed = 1 # 设置随机种子 def seed_everything(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes ) # 加载数据集 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10('./data', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])), batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True ) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10('./data', train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ])), batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True ) # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 初始化模型和优化器 model = Net().to(DEVICE) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=model_lr) # 如果 resume 不为空,则从指定的 checkpoint 恢复模型和优化器 if resume is not None: checkpoint = torch.load(resume) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch'] + 1 Best_ACC = checkpoint['Best_ACC'] print(f"Resuming from checkpoint {resume}, epoch {start_epoch}") # 使用 LDAM 损失函数 cls_num_list = [1000] * classes criterion = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=0.5, s=30).to(DEVICE) # 训练模型 for epoch in range(start_epoch, EPOCHS + 1): train_loss = 0 train_acc = 0 model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(DEVICE), target.to(DEVICE) data, target_a, target_b, lam = mixup_fn(data, target) # mixup 增强 optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = lam * criterion(output, target_a) + (1 - lam) * criterion(output, target_b) # 计算 mixup 后的损失函数 loss.backward() if CLIP_GRAD: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪 optimizer.step() train_loss += loss.item() * data.size(0) pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) train_acc += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() train_loss /= len(train_loader.dataset) train_acc /= len(train_loader.dataset) # 计算测试集上的损失和准确率 test_loss = 0 test_acc = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for data, target in test_loader: data, target = data.to(DEVICE), target.to(DEVICE) output = model(data) test_loss += F.cross_entropy(output, target, reduction='sum').item() pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) test_acc += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) test_acc /= len(test_loader.dataset) # 更新 Best_ACC 并保存模型 if test_acc > Best_ACC: Best_ACC = test_acc state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'epoch': epoch, 'Best_ACC': Best_ACC } torch.save(state, f'model_epoch_{epoch}_acc_{Best_ACC:.4f}.pth') # 打印训练日志 print(f"Epoch {epoch}/{EPOCHS}: train_loss={train_loss:.4f} train_acc={train_acc:.4f} test_loss={test_loss:.4f} test_acc={test_acc:.4f}") ``` 这里使用的是 CIFAR-10 数据集和一个简单的卷积神经网络模型,你需要将其替换成你自己的数据集和模型。
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def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

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