解释animator.add(n/X.shape[0]/len(data_iter), (d2l.evaluate_loss(net, data_iter, loss),))
时间: 2024-04-14 16:31:15 浏览: 33
这段代码是将一个元组 `(n/X.shape[0]/len(data_iter), (d2l.evaluate_loss(net, data_iter, loss),))` 添加到名为 `animator` 的对象中。
具体解释如下:
- `animator` 是一个对象,可能是用于可视化训练过程中的指标或结果的工具。
- `add` 是一个方法,用于将数据添加到 `animator` 对象中。
- `(n/X.shape[0]/len(data_iter), (d2l.evaluate_loss(net, data_iter, loss),))` 是要添加的数据,是一个元组。
- `n/X.shape[0]/len(data_iter)` 表示已处理的样本数量 `n` 除以当前批次中样本数量 `X.shape[0]` 以及数据集的批次数 `len(data_iter)` 的比值。
- `(d2l.evaluate_loss(net, data_iter, loss),)` 是一个元组,其中包含调用 `d2l.evaluate_loss` 函数计算模型在数据集上的损失的结果。
所以,这段代码的作用是将当前训练进度(样本处理数量与总样本数量的比值)和模型在数据集上的损失添加到 `animator` 对象中,可能用于后续的可视化或记录训练过程中这些指标的变化。
相关问题
解释animator.add(epoch + 1, (evaluate_loss(net, train_iter, loss), evaluate_loss(net, test_iter, loss)))
好的,我理解您的问题。在这段代码中,animator是一个可视化工具,用于显示随着训练的进行而观察到的不同的统计信息。在这里,我们使用animator来显示训练和测试数据集的损失。add()函数用于将损失相关的信息添加到animator中。具体来说,这个函数需要两个参数。第一个参数是代表当前训练epoch的数字(epoch 1表示第一个epoch)。第二个参数是一个元组,其中包含train_iter和test_iter数据集的损失值,这些损失值都是由evaluate_loss()函数计算得出的。所以,整个代码的作用是将训练和测试集的损失值添加到animator中以可视化它们的变化。
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.patameters(), 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() legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签 if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device) for epoch in range(num_epochs): # 开始训练 net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}'检查并优化
在这段代码中,有一个拼写错误,应该是 `net.parameters()` 而不是 `net.patameters()`,所以修改一下即可:
```python
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()
legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签
if val_iter is not None:
legend.append('valid acc')
animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend)
net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device)
for epoch in range(num_epochs):
# 开始训练
net.train()
metric = d2l.Accumulator(3)
for i, (features, labels) in enumerate(train_iter):
timer.start()
l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices)
metric.add(l, acc, labels.shape[0])
timer.stop()
if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2], None))
if val_iter is not None:
val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter)
animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc))
scheduler.step()
measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'
f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}')
if val_iter is not None:
measures += f', val acc {val_acc :.3f}'
```
此外,您也需要确认您已经正确引入了相关的库,比如 `torch`、`nn`、`d2l` 等。
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