loss = criterion(outputs, labels) val_sum_loss += loss.item() val_n += 1

这段代码是在进行模型验证时计算损失值的代码。假设模型输出为 `outputs`，标签为 `labels`，那么 `criterion(outputs, labels)` 就是计算这两者之间的损失值。`loss.item()` 则是把损失值转为 Python 数字类型。`val_sum_loss` 和 `val_n` 分别是累计验证集上的总损失值和样本数，用于计算平均损失值。

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for inputs, labels in val_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() val_acc.append(correct_val / len(val_dataset)) val_loss.append(running_loss / len(val_loader))

这段代码看起来像是训练模型的过程中计算验证集上的准确率和损失值，并且将计算结果加入对应的列表中。具体来说，该代码块首先从验证集加载输入和标签，然后将输入输入到模型中，在使用预定义的损失函数对模型预测结果与标签进行比较，计算得到损失值。接着，该代码块使用PyTorch中的torch.max()函数得到模型预测值中的最大值，并与标签进行比较，得到正确的预测数量，并将其归一化为预测准确率。最后，将计算得到的准确率及损失值加入对应的列表中。

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

这段代码是一个基于PyTorch的神经网络训练过程。代码中使用了torch.optim模块中Adam优化器和ReduceLROnPlateau学习率调度器。其中，Adam优化器用于优化网络的参数，而ReduceLROnPlateau调度器用于自动调整学习率以提高训练效果。代码中使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，用于计算输出结果与标签之间的差距。

接下来的代码中使用了两个循环，一个是对训练数据集的循环，另一个是对验证数据集的循环。在训练数据集循环中，首先将数据集分成一个个batch，然后将batch和对应的标签传入网络进行前向传播，计算损失值，然后进行反向传播和参数更新。在这个过程中，记录了每个batch的正确预测个数和损失值，最后计算平均损失和准确率，并将其保存在loss_hist和acc_hist列表中。

在验证数据集循环中，同样将数据集分成一个个batch，然后将batch和对应的标签传入网络进行前向传播，计算损失值，并计算正确预测个数。最后将每个batch的平均损失和准确率记录在loss_hist_val和acc_hist_val列表中。

在每个epoch结束后，调用scheduler.step(avg_loss_val)方法来更新学习率，并打印出当前epoch的训练和验证结果。其中，avg_loss和avg_acc记录了该epoch的训练结果，avg_loss_val和avg_acc_val记录了该epoch的验证结果。