loss.cpu().data.numpy()
时间: 2024-05-23 07:10:54 浏览: 7
这段代码是将模型训练过程中的损失值转化为 NumPy 数组并返回其 CPU 上的数据。具体来说,它先将损失值从 GPU 上转移到 CPU 上,然后调用 PyTorch Tensor 对象的 data 属性获取 Tensor 的数据,最后调用 NumPy 的 array 方法将 Tensor 转化为 NumPy 数组。这个操作通常用于在训练过程中监测模型的损失情况,以便及时调整模型的超参数或优化器等。
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print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.cpu().numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
这段代码是用来在训练过程中打印每个epoch的训练损失和测试准确率的。其中,epoch表示当前训练的轮数,loss.data.cpu().numpy()表示当前epoch的训练损失,accuracy表示当前epoch的测试准确率。通过'%.4f' % loss.data.cpu().numpy()和'%.2f' % accuracy将损失和准确率的值格式化为浮点数,并进行四舍五入保留4位和2位小数。最终输出的结果为:Epoch: X | train loss: Y | test accuracy: Z,其中X为当前训练的轮数,Y为当前epoch的训练损失,Z为当前epoch的测试准确率。
def train(device, model, opt, loss_fn, train_loader): model.train() epoch_loss = 0 f1 = [] for g in train_loader: g = g.to(device) feat = g.ndata['feat'] label = g.ndata['label'] logits = model(g, feat) loss = loss_fn(logits, label) f1.append(get_f1(logits.detach().cpu().numpy(), label.detach().cpu().numpy())) epoch_loss += loss.data.item() opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() return epoch_loss / len(train_loader), np.mean(f1),写一个train_loader以调用该函数
这里提供一个简单的train_loader示例:
```
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class GraphDataset(Dataset):
def __init__(self, graphs, targets):
self.graphs = graphs
self.targets = targets
def __len__(self):
return len(self.graphs)
def __getitem__(self, idx):
return self.graphs[idx], self.targets[idx]
train_dataset = GraphDataset(train_graphs, train_targets)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
其中,`train_graphs` 是一个包含多个图的列表,而 `train_targets` 是相应的目标标签。`GraphDataset` 类将每个图和其对应的标签打包成一个数据样本,并且通过 `DataLoader` 对象以批量的方式进行训练。在训练时,可以使用 `train()` 函数进行模型训练和评估。