net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap
时间: 2024-03-19 09:41:32 浏览: 23
这段代码包括模型的初始化(net=Net()),损失函数的定义(criterion=nn.CrossEntropyLoss()),优化器的定义(optimizer=optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)),以及用于可视化训练过程的相关函数。其中,SGD是随机梯度下降法,用于优化模型参数,lr是学习率,momentum是动量因子。make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格,用于可视化展示,而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的,方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象,用于管理TensorBoard的相关操作。
相关问题
criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 提示未解析引用net
这个错误提示说明你在代码中使用了未定义的变量 `net`。根据你的代码,`net` 变量应该是你定义的一个神经网络模型,但是可能没有正确定义或者引入相关的库或模块。
如果你使用的是 PyTorch 框架,需要先导入相关的库和模块,如下所示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
```
然后,你需要定义一个神经网络模型,比如:
```python
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型,并将其赋值给变量 `net`。然后,你可以根据需要调整损失函数和优化器的参数,并进行模型训练:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(2):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
请确保你已经正确定义了 `net` 变量,并且引入了相关的库和模块。如果还有问题,请提供更多的代码信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
criterion = nn.CrossEntropyLoss
在深度学习中,交叉熵(Cross-entropy)是一种常用的损失函数,用于测量两个概率分布之间的差异。在PyTorch中,`nn.CrossEntropyLoss`是一个用于计算交叉熵损失的类。
`nn.CrossEntropyLoss`通常用于多分类问题中,其中模型需要将输入分为多个类别中的一个。它将模型的输出视为一个概率分布,使用交叉熵损失来衡量模型输出与真实标签之间的差异。具体来说,`nn.CrossEntropyLoss`的输入需要包含两个部分:模型的输出和真实标签。
下面是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 构造模拟数据
x = torch.randn(10, 5) # 10个样本,每个样本5个特征
y = torch.randint(5, (10,)) # 10个样本的真实标签,5个类别
# 定义模型
model = nn.Linear(5, 5) # 5个特征输入,5个类别输出
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 训练模型
for epoch in range(10):
optimizer.zero_grad()
output = model(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
optimizer.step()
print("Epoch {}, loss: {:.4f}".format(epoch, loss.item()))
```
这段代码中,我们首先使用`torch.randn()`和`torch.randint()`构造了一个模拟数据集,其中`x`代表输入特征,`y`代表真实标签。然后,我们使用`nn.Linear()`定义了一个简单的线性模型,输入特征有5个,输出类别有5个。接着,我们使用`nn.CrossEntropyLoss()`定义了一个交叉熵损失函数,并使用`optim.SGD()`定义了一个随机梯度下降优化器。
最后,我们进行了10次迭代训练,每次迭代都计算模型输出和真实标签之间的交叉熵损失,并进行反向传播和梯度更新。在输出结果中,我们可以看到每次迭代的损失值。
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