In nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo, : There were missing values in resampled performance measures.
时间: 2024-03-18 19:45:36 浏览: 23
这是一个出现在使用caret包进行模型训练时的错误信息。它表示在进行重抽样时,某些性能度量出现了缺失值。这通常意味着在训练数据中存在缺失值,或者在计算性能度量时发生了错误。解决这个问题的方法通常是先检查训练数据是否存在缺失值,如果存在,可以考虑使用数据插补或者删除缺失值的方法进行处理。如果数据中不存在缺失值,则需要检查计算性能度量的代码是否正确,并且可能需要对代码进行调试。
相关问题
best_model_wts = copy.deepcopy(model.state_dict())
这行代码使用`copy.deepcopy()`函数创建了模型的权重副本`best_model_wts`。
在深度学习中,模型的权重通常是通过反向播和优化算法进行更新的。而,在训练过程中,可能需要保存最佳的模型权重,以便在后续使用或进行比较。
通过`model.state_dict()`可以获取当前模型的权重字典,该字典包含了模型中所有可学习参数的名称和对应的权重值。使用`copy.deepcopy()`函数可以创建一个完全独立的副本,确保`best_model_wts`与原始模型的权重没有任何关联。
这样,可以在训练过程中根据某个评价指标的变化来判断是否更新`best_model_wts`,并在训练结束后将最佳的权重保存下来。
best_model_wts = model.state_dict()
这段代码是将当前模型的权重保存在 best_model_wts 变量中。在 PyTorch 中,模型的权重通常保存在一个名为 state_dict() 的字典对象中,其中包含了模型的各个层的权重和偏置等参数。这些参数可以用来恢复模型的状态,或将模型的参数从一个设备转移到另一个设备。
在这里,model.state_dict() 返回的是一个包含了当前模型的所有权重的字典对象,这个字典对象可以被 torch.save() 函数直接保存成一个文件,也可以被用来恢复模型的状态。在保存最佳模型时,我们将 best_model_wts 变量保存成一个文件,以便后续可以加载和使用。