outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels)
时间: 2024-02-14 18:31:16 浏览: 18
在这个示例中,`outputs`是通过将`inputs`输入到神经网络模型`net`中得到的预测输出。`labels`是真实的标签或目标值。`criterion`是用来计算损失的函数。
在这里,通过将`outputs`和`labels`作为参数传递给损失函数`criterion`,可以计算出模型的预测值与真实值之间的差异,即损失。损失函数的目标是使得模型的预测值尽可能接近真实值,通过最小化损失来优化模型的参数。
通常,在训练神经网络时,通过计算损失并反向传播更新模型的参数,以最小化损失函数。这样可以使得模型逐渐学习到更好的预测能力。
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outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) _, preds = torch.max(outputs, 1)
这段代码看起来没有问题,但是如果你得到了 `local variable 'outputs' referenced before assignment` 的错误,那么可能是因为你在这段代码之前没有定义 `inputs` 和 `labels` 变量。请确保你在使用这些变量之前,已经为它们分配了正确的值。另外,你也需要确保 `model` 和 `criterion` 已经被正确地定义和初始化。如果你还有其他问题,可以提供更多的代码细节,我会尽力帮你解决。
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item()改写
你可以将这段代码改写为:
```
for i, data in enumerate(train_loader):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
```
这样就可以避免出现"ValueError: too many values to unpack"的错误了。在这个版本中,我们直接从dataloader中获取数据,并且使用inputs和labels直接引用data元组中的元素。