train_bar = tqdm(train_loader)

时间: 2023-05-01 11:06:35 浏览: 126
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b'train_bar = tqdm(train_loader' 的意思是使用tqdm库中的进度条功能来监控训练数据集的加载情况。其中'train_loader'是训练数据集的迭代器。将其传递给tqdm函数，返回一个实例，即train_bar，每次迭代时会显示一个进度条来表示数据加载的进度。
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train_bar = tqdm(train_loader, file=sys.stdout)

train_bar = tqdm(train_loader, file=sys.stdout) 这段代码的意思是：使用tqdm库中的tqdm函数，对train_loader进行迭代，并将进度条输出到标准输出流(sys.stdout)中。其中train_loader是一个数据集的迭代器，用于...

train_bar = tqdm(train_loader, file=sys.stdout)代码解释

具体来说，它将train_loader（训练数据集）作为输入参数，并将进度条输出到sys.stdout（标准输出）中。在训练过程中，每次迭代都会更新进度条，以显示当前迭代的进度。这对于长时间运行的任务（如深度学习模型的训练...

for epoch in range(config.epochs): model.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = model(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs, loss) # 模型验证 model.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = model(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) # r2 = r2_score(y_test, y_test_pred) # Adjust_RR = 1 - (1 - r2) * (1440 - 1) / (1440 - 1 - 1) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), config.save_path) 后加什么代码能得到未来一定时间的预测值

要得到未来一段时间的预测值，需要按照以下步骤进行： 1.根据模型的输入数据要求，准备未来一段时间的历史数据，用于输入到模型中进行预测。 2.使用模型进行预测。将准备好的历史数据输入到模型中进行预测，得到...

# 8.模型训练 for epoch in range(config.epochs_gru): gru.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条，了解当前模型的训练进度 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = gru(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss) # 模型验证 gru.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = gru(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), save_path) print('Finished Training')按句解释这一段代码的意思，每句话有什么作用，实现了什么功能？

4. train_bar = tqdm(train_loader): 创建一个显示训练进度的进度条。 5. for data in train_bar: x_train, y_train = data: 迭代训练集中的数据，将输入数据和标签分别赋值给 x_train 和 y_train。 6. ...

def train(self) -> None: c = self._config print(c) step = 0 for epoch in range(c.epochs): prog_bar = tqdm(self._train_data_loader) for i, batch in enumerate(prog_bar): batch = batch[0].to(self._device) loss = self._step(batch) prog_bar.set_description(f'Train loss: {loss:.2f}') self._tensorboard.add_scalar('train/loss', loss, step) if i % c.visualization_interval == 0: self._visualize_images(batch, step, 'train') if i != 0 and i % c.snapshot_interval == 0: self._save_snapshot(step) step += 1

函数中的参数包括一个配置对象c，一个训练数据加载器_train_data_loader，以及一个设备对象_device。函数的具体流程如下： 1. 遍历若干个epochs，每个epoch表示将整个训练数据集遍历一遍。 2. 对于每个epoch，遍历...

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中，您使用了 torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") 来保存模型的状态字典，但是这里的 state_dict 后面应该是一个方法而不是一个函数...

train_set = TrainDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR) val_set = ValDatasetFromFolder('/root/autodl-tmp/srpad_project/data/HR', NAME, crop_size=CROP_SIZE, upscale_factor=UPSCALE_FACTOR)#47-50加载训练集和验证集的图像 train_loader = DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=16, shuffle=True) val_loader = DataLoader(dataset=val_set, num_workers=4, batch_size=1, shuffle=False) net = Net().cuda()#初始化网络 criterion = torch.nn.MSELoss().cuda()#设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if paras.requires_grad == True], lr=0.001)#设置优化器 t = 5 T = NUM_EPOCHS n_t = 0.5 lambda1 = lambda epoch: (0.9 * epoch / t + 0.1) if epoch < t else 0.1 if n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) < 0.1 else n_t * ( 1 + math.cos(math.pi * (epoch - t) / (T - t))) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)#56-64损失函数学习率的一个变化策略。这里面我们学习选择了先上升后下降的一个学习力策略 results = {'loss': [], 'psnr': [], 'ssim': [], 'bic_psnr': [], 'bic_ssim': [], 'val_loss': []} for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):#迭代开始 train_bar = tqdm(train_loader) running_results = {'batch_sizes': 0, 'loss': 0} net.train()#加载网络，进入for循环 for data, target in train_bar: batch_size = data.size(0) running_results['batch_sizes'] += batch_size inputs = Variable(data).cuda()#加载variable形式，把它放在cuda（GPU）上 gt = Variable(target).cuda() output = net(inputs)#网络输出

在迭代开始前，初始化结果字典，并在每个迭代 epoch 中，使用 tqdm 记录训练进度。在每个批次中，将数据和标签转换为 Variable 类型，并将其放在 cuda（GPU）上。然后，将输入数据送入神经网络模型中，得到输出结果...

with torch.no_grad(): # validate_loader迭代器对验证集进行迭代，每次迭代都会计算模型的输出和损失，并记录最佳的准确率和模型参数 val_bar = tqdm(validate_loader, file=sys.stdout) for val_data in val_bar: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num writer.add_scalar('Loss/test', running_loss / train_steps, epoch) writer.add_scalar('Accuracy/test', val_accurate, epoch) print('[epoch %d] val_loss: %.3f val_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / train_steps, val_accurate)) if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) writer.add_graph(mynet, input) writer.close() print('Finished Training') 请详细解释这段代码

2. 使用PyTorch提供的tqdm库，对验证集数据进行迭代，每次迭代都计算模型的输出和损失，并记录最佳的准确率和模型参数。 3. 使用PyTorch提供的torch.max()函数，对输出结果进行argmax操作，得到预测的类别标签。 4...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward()...

for epoch in range(6): # # for epoch in range(Epoch + 1): time1 = time.time() model.train() los = [] bar = tqdm(enumerate(data_train_loader), colour='yellow', total=len(data_train_loader)) bar.set_description(f'Epoch: {epoch}') for step, data in bar: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) # 计算损失函数 loss = loss_func(outputs, labels) # 清空上一轮的梯度 optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() # 参数更新 optimizer.step() los.append(loss.cpu().detach().numpy()) bar.set_postfix({'loss': loss.cpu().detach().numpy()}) print('epoch:', epoch, 'loss', np.array(los).mean(), 'time:', time.time() - time1, 's')

4. 使用tqdm库对数据进行遍历，同时显示遍历的进度； 5. 获取一个批次(batch)的数据(inputs和labels)； 6. 将数据放到GPU上进行计算(如果GPU可用)； 7. 将数据输入模型，得到输出(outputs)； 8. 计算损失函数(loss)...
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在这代码里面加入获取准确率和损失值并且绘制函数的代码import os import sys import json import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms, datasets, utils import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.optim as optim from tqdm import tqdm from m

progress_bar = tqdm(train_loader) for batch_idx, (data, target) in enumerate(progress_bar): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = ...
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