class AverageMeter(object): """Computes and stores the average and current value""" def __init__(self): self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count def __repr__(self): return '{:.3f} ({:.3f})'.format(self.val, self.avg)
时间: 2024-04-20 15:24:31 浏览: 14
这是一个用于计算和存储平均值的辅助类(AverageMeter)。让我解释一下这个类的作用和每个方法的功能。
这个类用于计算和存储一个变量的平均值。它具有以下属性:
- `val`:当前值
- `avg`:平均值
- `sum`:值的总和
- `count`:值的个数
该类具有以下方法:
- `reset()`:重置所有属性为初始状态,将所有值都设置为0。
- `update(val, n=1)`:更新当前值和平均值。`val`是要更新的新值,`n`是该值的数量,默认为1。该方法会根据新值和数量更新总和(`sum`)、计数(`count`)和平均值(`avg`)。
- `__repr__()`:返回一个字符串表示当前值和平均值。字符串格式为"当前值 (平均值)"。
这个辅助类可以用于跟踪训练过程中某个指标的平均值,比如损失或准确率。在训练循环中,你可以使用这个类来计算和更新指标的平均值,并在每个epoch或每个batch结束时打印出来。
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class AverageMeter(object): """Computes and stores the average and current value""" def __init__(self): self.clear() self.has_new_data = False def reset(self): self.avg = 0 self.val = 0 self.sum = 0 self.count = 0 def clear(self): self.reset() self.history = [] def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count def new_epoch(self): if self.count > 0: self.history.append(self.avg) self.reset() self.has_new_data = True else: self.has_new_data = False
这段代码定义了一个名为AverageMeter的类,用于计算和存储平均值和当前值。它包含以下方法:
- `__init__(self)`:类的构造函数,初始化各个实例变量,并将`has_new_data`设为False。
- `reset(self)`:将平均值、当前值、总和和计数器都重置为0。
- `clear(self)`:重置所有实例变量,并将历史记录清空。
- `update(self, val, n=1)`:更新当前值、总和和计数器,并计算平均值。
- `new_epoch(self)`:在新的epoch开始时,将平均值添加到历史记录中,并重置所有实例变量,将`has_new_data`设为True(如果计数器大于0),否则将`has_new_data`设为False。
这个类可以用于训练神经网络时记录损失值和精度等指标的平均值,并将它们保存到一个列表中,以便后续可视化和分析。
class AverageMeter(object): """
class AverageMeter(object):
"""
Computes and stores the average and current value
Imported from https://github.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.py#L247-L262
Example usage:
>>> loss = 0.12345
>>> acc = 0.98765
>>> avg_loss = AverageMeter()
>>> avg_acc = AverageMeter()
>>> avg_loss.update(loss)
>>> avg_acc.update(acc)
>>> print(avg_loss, avg_acc)
(0.12345, 0.98765)
"""
def __init__(self):
self.reset()
def reset(self):
self.val = 0
self.avg = 0
self.sum = 0
self.count = 0
def update(self, val, n=1):
self.val = val
self.sum += val * n
self.count += n
self.avg = self.sum / self.count
def __repr__(self):
return f'{self.avg:.4f}'