train_data = torch.FloatTensor(train_data).view(-1) test_data = torch.FloatTensor(test_data).view(-1)

时间: 2024-04-26 08:27:06 浏览: 155
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Mnist-Torch_torch_Mnist-Torch_

这段代码的作用是什么？ 这段代码的作用是将训练数据和测试数据转换为 PyTorch 的张量，并且将它们的形状(view)调整为一维向量。具体来说，`train_data = torch.FloatTensor(train_data)` 将 `train_data` 转换为 PyTorch 中的 `FloatTensor` 类型的张量。同样，`test_data = torch.FloatTensor(test_data)` 将 `test_data` 转换为 PyTorch 中的 `FloatTensor` 类型的张量。这样做的目的是为了方便在 PyTorch 中对数据进行处理和计算。`view(-1)` 的作用是将张量的形状调整为一维向量，其中 `-1` 表示自动推断该维度的大小。这样做的目的是为了将二维的数据矩阵转换为一维的数据向量，从而方便后续的模型训练和预测。需要注意的是，在 PyTorch 中，张量的形状是非常重要的，它可能会影响模型的输入和输出。因此，在处理数据时需要仔细检查张量的形状是否正确。
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MNIST_data.rar

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False) 这里的...
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Pytorch-Classification_MNIST:用Pytorch对MNIST数据集进行分类

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) **四、构建神经网络模型...

def data_preprocess(): # 将给定的训练和测试集读入，并转换成预定格式的张量 path_train = 'trainsamples5.mat' path_test = 'testsamples5.mat' data_train_dic = scio.loadmat(path_train) data_test_dic = scio.loadmat(path_test) data_train = data_train_dic['trainsamples5'] data_test = data_test_dic['testsamples5'] data_train = data_train.reshape(-1, 150) data_test = data_test.reshape(-1, 150) data_train = torch.from_numpy(data_train) data_test = torch.from_numpy(data_test) data_train_pre = data_train.unsqueeze(dim=1) data_test_pre = data_test.unsqueeze(dim=1) zeros = np.zeros((50, 1)) ones = np.ones((50, 1)) label = np.concatenate((zeros, ones, ones * 2, ones * 3, ones * 4), axis=0) # get label label = torch.from_numpy(label) label_pre = label.view(-1).long() return data_train_pre, data_test_pre, label_pre

最后，使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量，使用torch.unsqueeze在第二维插入一个维度，使得数据维度变成了(batch_size, 1, 150)的形状。同时，还生成了标签数据label，并将其转换成了PyTorch的张量，最后...

这段代码的详细意思是什么def data_preprocess(): # 将给定的训练和测试集读入，并转换成预定格式的张量 path_train = 'trainsamples5.mat' path_test = 'testsamples5.mat' data_train_dic = scio.loadmat(path_train) data_test_dic = scio.loadmat(path_test) data_train = data_train_dic['trainsamples5'] data_test = data_test_dic['testsamples5'] data_train = data_train.reshape(-1, 150) data_test = data_test.reshape(-1, 150) data_train = torch.from_numpy(data_train) #使用torch.from_numpy将numpy数组转换成张量 data_test = torch.from_numpy(data_test) data_train_pre = data_train.unsqueeze(dim=1) #使用torch.unsqueeze在第二维插入一个维度，使得数据维度变成了(batch_size, 1, 150)的形状 data_test_pre = data_test.unsqueeze(dim=1) zeros = np.zeros((50, 1)) ones = np.ones((50, 1)) label = np.concatenate((zeros, ones, ones * 2, ones * 3, ones * 4), axis=0) # get label label = torch.from_numpy(label) label_pre = label.view(-1).long() return data_train_pre, data_test_pre, label_pre

这段代码的作用是对给定的训练和测试数据进行预处理，转换成PyTorch框架中所需的张量格式。...7. 使用torch.view对标签张量进行形状的变换，使得标签变成了一维的长向量。 8. 将处理后的训练数据、测试数据和标签返回。

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这是关于什么的代码

代码中的 load_data 函数用于加载数据文件，MyDataset 类用于创建数据集对象，nn_seq_us 函数则用于对数据进行预处理并将其转换为 PyTorch 数据加载器对象。最后，该函数返回训练、验证和测试数据集对象，以及数据的...

pytorch部分代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() # 否则，直接反向传播求梯度 else: loss = criterion_train(output, targets) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) optimizer.step() 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

这个报错是因为在计算batch_m时，index_float的维度是反过来的，应该将index_float.transpose(0,1)改为index_float.transpose(1,0)，即将第0维和第1维交换。修改后的代码如下： ... batch_m = torch.matmul...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=...

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

45. test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]): 对测试集进行评分预测 46. test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]): 计算测试集上的损失 47. test_...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

train_corrects += torch.sum(preds == labels.data) train_loss /= len(dataset_train) train_acc = train_corrects.double() / len(dataset_train) model.eval() test_loss = 0.0 test_corrects = 0 with ...

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")

from torch.utils.data import DataLoader class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device ...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义超参数 batch_size = 64 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor类型 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 标准化，使得均值为0，标准差为1 ]) # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=True, transform=transform, download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=False, transform=transform, download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义CNN模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.relu1 = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu1(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu2(out) out = self.pool(out) out = out.view(-1, 64 * 7 * 7) out = self.fc1(out) out = self.relu3(out) out = self.fc2(out) return out # 实例化模型并定义损失函数和优化器 model = CNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每100个batch打印一次训练信息 if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) # 测试模型 model.eval() # 进入测试模式，关闭Dropout和BatchNormalization层 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))运行一下此代码

好的，运行这段代码需要先安装PyTorch库。如果已经安装了PyTorch库，可以直接在命令行或者Python IDE中运行这段代码，或者将这段代码保存为一个.py文件然后运行。在运行之前，需要将代码中的数据集路径修改为本地...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.squeeze() accuracy = sum(pred_y == train_data_tiny[0][1]) / float(train_data_tiny[0][1].size) print('Epoch:', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data....

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from torch.autograd import Variable from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.transforms import transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义超参数 num_epochs = 10 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 # 定义数据转换方式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) # 加载数据集 train_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/train/', transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/test/', transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义卷积神经网络结构 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=128) self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=15) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化卷积神经网络 net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将输入和标签转换为变量 images = Variable(images) labels = Variable(labels) # 将梯度清零 optimizer.zero_grad() # 向前传递 outputs = net(images) # 计算损失函数 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataset) // batch_size, loss.item())) # 测试模型 correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: # 向前传递 outputs = net(Variable(images)) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() # 计算准确率 print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))有没有测试到测试集

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() # 计算准确率 print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % ...

def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] torch.squeeze() correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

接着，它使用 torch.squeeze() 函数去除 pred 张量中的所有尺寸为 1 的维度。最后，它将正确分类的数量加上 pred 与 target 相等的数量，并将结果存储在 correct 变量中。 该函数返回正确分类的数量。

test_loss = 0.0 class_correct = list(0. for i in range(2)) class_total = list(0. for i in range(2)) model.eval() # iterate over test data for data, target in test_loader: # move tensors to GPU if CUDA is available if train_on_gpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() # forward pass: compute predicted outputs by passing inputs to the model output = model(data) # calculate the batch loss loss = criterion(output, target) # update test loss test_loss += loss.item()*data.size(0) # convert output probabilities to predicted class _, pred = torch.max(output, 1) # compare predictions to true label correct_tensor = pred.eq(target.data.view_as(pred)) correct = np.squeeze(correct_tensor.numpy()) if not train_on_gpu else np.squeeze(correct_tensor.cpu().numpy()) # calculate test accuracy for each object class for i in range(batch_size): label = target.data[i] class_correct[label] += correct[i].item() class_total[label] += 1 # average test loss test_loss = test_loss/len(test_loader.dataset) print('Test Loss: {:.6f}\n'.format(test_loss))哪里有问题

1. 你需要确保 test_loader 是正确加载测试数据的。 2. model.eval() 用于将模型设置为评估模式，这会影响到一些层的行为，例如 BatchNorm 和 Dropout。 3. 确保 criterion 是正确的损失函数。 4. 如果你...
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
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