train loss和vali loss

train loss和vali loss都是在机器学习模型训练过程中用来评估模型性能的指标。train loss是在模型训练时，用训练数据集计算得出的损失函数值，而vali loss是在模型训练时，用验证数据集计算得出的损失函数值。

train loss用于衡量模型在训练数据集上的拟合程度，即模型对训练数据的拟合程度，如果train loss过小，可能会导致模型过拟合（overfitting）；如果train loss过大，则可能是模型欠拟合（underfitting）。

vali loss用于衡量模型的泛化能力，即模型对未知数据的预测能力。如果vali loss过大，则可能是模型过拟合；如果vali loss过小，则可能是模型欠拟合。

因此，为了得到一个泛化能力良好的模型，需要同时关注train loss和vali loss，并在二者之间取得平衡。

相关问题

else: # 单标签分类 print('Epoch [{0:>3}/{1:>3}/{2:>5}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs, total_batch), end=' ') print(' | loss: {:.4f}'.format(train_loss.item()), end='') result_train = evaluate(outputs, labels, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) # 验证集和训练集的准确率 vali_loss, result_vali = vali_test(config, model, vali_iter, LOSS) # 验证 test_loss, result_test = vali_test(config, model, test_iter, LOSS) # 测试

这段代码是在单标签分类情况下，在每个epoch的训练过程中输出训练集的损失值和评估结果，并计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

首先，判断当前是单标签分类情况，进入else分支。然后，输出当前epoch的信息，包括当前epoch的索引、总的epoch数和进行到的batch数。通过`format()`函数将这些信息格式化打印出来。

接下来，输出训练集的损失值，通过`train_loss.item()`获取训练损失的数值，并使用`print()`函数将其打印出来。

然后，调用`evaluate()`函数对模型的输出结果和标签进行评估，得到评估结果`result_train`。通过`evaluate()`函数计算准确率等指标。

接下来，调用`vali_test()`函数对验证集和测试集进行评估。分别传入配置文件`config`、模型对象`model`、验证集迭代器`vali_iter`和测试集迭代器`test_iter`，以及损失函数`LOSS`。返回验证集和测试集的损失值和评估结果。

最后，将验证集和测试集的损失值和评估结果打印出来。

整个代码段的作用是在单标签分类情况下，输出训练集的损失值和评估结果，并计算验证集和测试集的损失值和评估结果。

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() train_loss, train_accs, val_accs = [], [], [] for epoch in range(num_epochs): net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): trainer.zero_grad() features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) train_loss.append(metric[0] / metric[2]) train_accs.append(metric[1] / metric[2]) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) val_accs.append(val_acc) d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch', legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6)) scheduler.step() RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same 修改代码

要解决这个问题，可以将模型参数转换为 cuda 类型。具体来说，在定义模型时，需要将模型转移到 GPU 上，即使用 `net.to(devices[0])`。这样，在训练时模型参数就会自动转换为 cuda 类型，与输入数据类型相同，就不会出现类型不匹配的错误了。

修改后的代码如下：

def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay):
    global val_acc, metric
    net.to(devices[0])
    trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd)
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay)
    num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer()
    train_loss, train_accs, val_accs = [], [], []
    for epoch in range(num_epochs):
        net.train()
        metric = d2l.Accumulator(3)
        for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
            trainer.zero_grad()
            features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0])
            l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices)
            metric.add(l, acc, labels.shape[0])
        train_loss.append(metric[0] / metric[2])
        train_accs.append(metric[1] / metric[2])
        if val_iter is not None:
            val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter)
            val_accs.append(val_acc)
        d2l.plot(range(1, epoch + 2), [train_loss, train_accs, val_accs], xlabel='epoch',
                 legend=['train loss', 'train acc', 'val acc'], figsize=(8, 6))
        scheduler.step()

在这个修改后的代码中，我们在训练之前将模型转移到了 GPU 上，这样就可以避免输入数据和权重数据类型不一致的问题。