def test_acc(model, valid_loader, device): model.eval() acc = 0.0 total = 0.0 with torch.no_grad(): for data in valid_loader: images,labels = data images = images.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) _,predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) acc += (predicted == labels).sum().item() acc = (acc / total) return (acc)

这是一个用于测试模型在验证集上准确率的函数。该函数接收三个参数：模型、验证集数据加载器和设备。函数首先将模型置为评估模式（model.eval()），然后使用torch.no_grad()上下文管理器关闭梯度计算，以便在测试过程中不进行参数更新。接下来，函数迭代验证集数据加载器，将数据和标签转移到指定设备上，并使用模型进行推理。使用torch.max()函数找到输出张量中最大值的索引，即预测标签。计算预测标签和真实标签之间的正确数，并将其除以批次中元素的总数，以得到准确率。最后，函数返回准确率。

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def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc 用1000字描述这段代码

这段代码实现了一个测试函数，用于测试训练好的模型在验证集或测试集上的性能表现。函数接收三个参数：模型（model）、验证集数据加载器（verify_loader）和损失函数（criterion）。在函数内部，首先将模型切换到评估模式，即将模型的dropout和batch normalization层等设置为评估模式。然后定义测试损失（test_loss）和测试精度（test_acc）变量，并将其初始化为0。接着使用torch.no_grad()上下文管理器，关闭梯度计算，以加速模型的推断过程。在验证集数据加载器上进行循环迭代，每次迭代会返回一个batch的输入数据（inputs）和对应的标签（labels）。将输入数据先进行unsqueeze(1)操作，将数据从(batch_size, sequence_length)形状变为(batch_size, 1, sequence_length)，然后再将其转换为float类型，并输入到模型中进行推断。将模型的输出结果（outputs）和标签（labels）传入损失函数中，计算这个batch的损失值（loss）。将这个batch的损失值乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试损失（test_loss）上。使用torch.max()函数得到每个样本在模型输出结果中最大值的索引（preds），并将其与标签数据（labels.data）进行比较，得到一个布尔型的tensor，将其转换为浮点型之后，使用torch.sum()函数对其进行求和，得到这个batch中分类正确的样本数。将这个batch的分类准确率乘以这个batch的大小（inputs.size(0)），并加到测试精度（test_acc）上。最后将测试损失除以验证集数据集大小得到平均损失值（test_loss），将测试精度除以验证集数据集大小得到平均精度（test_acc），并返回这两个平均值作为函数的输出。

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

这是一个基于PyTorch框架的CNN模型的训练过程。代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。

在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的训练损失和训练精度中。

在测试过程中，首先将模型设置为评估模式，然后遍历测试数据集，对每个batch的数据进行前向传播和损失计算。在每个batch的测试结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的测试损失和测试精度中。

最后，将训练过程中的损失和精度以及测试过程中的损失和精度保存到相应的列表中，并打印出当前epoch的训练损失、训练精度、测试损失和测试精度。

整个训练过程会重复执行500个epoch，每个epoch都是一个完整的训练和测试过程。