`training_epoch_end`

时间: 2023-10-22 16:06:40 浏览: 258
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解决Alexnet训练模型在每个epoch中准确率和loss都会一升一降问题

`training_epoch_end` 是一个在训练过程中的每个 epoch 结束时被调用的函数。在训练神经网络时，通常会分为多个 epoch，每个 epoch 表示模型遍历整个训练数据集的一次。而 `training_epoch_end` 函数则用于对每个 epoch 进行一些后处理操作。 在 `training_epoch_end` 函数中，可以执行一些与模型训练相关的操作，例如计算并记录训练集和验证集上的指标，绘制训练曲线图等。这个函数可以提供有关每个 epoch 的一些统计信息，以便在训练过程中进行监控和可视化。 需要注意的是，`training_epoch_end` 函数是在每个 epoch 结束时被调用的，而不是在整个训练过程结束时被调用的。在这个函数中，你可以访问当前 epoch 的模型状态、损失值、准确率等信息，并根据需要进行自定义处理。 这只是对 `training_epoch_end` 的一个简要解释，具体的使用方法和实现细节可能会因不同的开发框架或库而有所不同。如果你需要更详细的信息，请提供更具体的背景或上下文。
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for epoch = 1:training_epochs % 前向传播 outputs = forward_propagation(inputs, weights); % 计算误差 error = targets - outputs; % 反向传播 gradients = backpropagation(outputs, error, weights)...
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Pytorch的使用总结

- 使用 torch.arange(start, end, step) 或 torch.linspace(start, end, num) 创建。 python # 创建线性张量 data = torch.arange(0, 10, 2) print(data) data = torch.linspace(0, 11, 10) print...

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).__init__() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_num*step_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5*step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

它重写了step_end方法，在每个训练步骤结束时监控损失值。如果损失值为NaN或INF，将抛出ValueError以终止训练。如果_per_print_times参数不为0且当前步骤数是_per_print_times的倍数，将打印当前的训练损失值。 ...

帮我翻以下代码 if not args.two_steps: trainer.test() step2_model_checkpoint = pl.callbacks.ModelCheckpoint(monitor="Eval/f1", mode="max", filename='{epoch}-{Step2Eval/f1:.2f}', dirpath="output", save_weights_only=True ) if args.two_steps: # we build another trainer and model for the second training # use the Step2Eval/f1 # lit_model_second = TransformerLitModelTwoSteps(args=args, model=lit_model.model, data_config=data_config) step_early_callback = pl.callbacks.EarlyStopping(monitor="Eval/f1", mode="max", patience=6, check_on_train_epoch_end=False) callbacks = [step_early_callback, step2_model_checkpoint] trainer_2 = pl.Trainer.from_argparse_args(args, callbacks=callbacks, logger=logger, default_root_dir="training/logs", gpus=gpu_count, accelerator=accelerator, plugins=DDPPlugin(find_unused_parameters=False) if gpu_count > 1 else None, ) trainer_2.fit(lit_model, datamodule=data) trainer_2.test()

step_early_callback = pl.callbacks.EarlyStopping(monitor="Eval/f1", mode="max", patience=6, check_on_train_epoch_end=False) callbacks = [step_early_callback, step2_model_checkpoint] # 定义回调函数...

def train_one_epoch(epoch): logger.info('Start training process in epoch {}.'.format(epoch + 1)) if Ir_scheduler is not None: logger.info('Learning rate: {}.'.format(Ir scheduler.get last Ir())) model.train) losses = [ with tqdm(train_dataloader) as pbar: for data dict in pbar: optimizer.zero_grad() data_dict = to_device (data_dict, device) res = model (data_dict['rgb'], data_dict['depth']) depth scale = data dict[ 'depth max'] - data dict['depth min'] res = res * depth_scale.reshape(-1, 1, 1) + data_dict ['depth_min'].reshape(-1, 1, 1) data dict[ 'pred'] = res loss_dict = criterion (data_dict) loss = loss dict['loss'] loss.backward() optimizer.step() if 'smooth' in loss_dict.keys (): pbar.set_description('Epoch (}, loss: (:.8f}, smooth loss: {:.8f}'.format(epoch + 1, loss.item(), loss_dict['smooth'].item())) else: pbar.set_description('Epoch (), loss: (:.8f]'.format(epoch + 1, loss.item ())) losses.append(loss.mean) .item)) mean loss = np.stack(losses).mean() logger.info('Finishtrainingprocessinepochf},meantraining1oss:{:.8f}'.format(epoch+1,mean_1oss))改进这段代码

logger.info('Epoch {} finished in {:.2f} seconds.'.format(epoch + 1, end_time - start_time)) 请注意，这里假设您已经定义了 logger、to_device()、datetime、torch、numpy、time 等必要的库和函数。此外...

详细解释代码： def run(self, train_set, dev_set, num_epoches=20): init_loss, _ = self.validate(dev_set) logger.info("Start training for {} epoches".format(num_epoches)) logger.info("Epoch {:2d}: dev = {:.4e}".format(0, init_loss)) th.save(self.nnet.state_dict(), os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.0.pkl')) for epoch in range(1, num_epoches + 1): on_train_start = time.time() train_loss, train_num_batch = self.train(train_set) on_valid_start = time.time() valid_loss, valid_num_batch = self.validate(dev_set) on_valid_end = time.time() logger.info( "Loss(time/num-utts) - Epoch {:2d}: train = {:.4e}({:.2f}s/{:d}) |" " dev = {:.4e}({:.2f}s/{:d})".format( epoch, train_loss, on_valid_start - on_train_start, train_num_batch, valid_loss, on_valid_end - on_valid_start, valid_num_batch)) save_path = os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.{:d}.pkl'.format(epoch)) th.save(self.nnet.state_dict(), save_path) logger.info("Training for {} epoches done!".format(num_epoches))

这段代码是一个深度学习模型的训练代码，通过多个epoch来训练模型并保存中间结果。 首先，在初始化时调用了validate()函数对dev_set进行测试，得到初始的损失值init_loss。 然后进入循环，训练num_epoches次。每次...

Input: f, g, A, X, n epochs, n epoch f t Compute T as presented in Section 3.1. Compute TCF , ACF by Eqs. (3) and (4). // model training for epoch in range(n epochs) do Z = f(A, X). Get bA and bACF via g with Eqs. (6) and (7). Update Θf and Θg with L. (Eq. (11)) end for // decoder fine-tuning Freeze Θf and re-initialize Θg. Z = f(A, X). for epoch in range(n epochs f t) do Get bA via g with Eq. (6). Update Θg with LF . (Eq. (8)) end for // inference Z = f(A, X). Get bA and bACF via g with Eqs. (6) and (7). Output: bA for link prediction, bACF .

The algorithm involves training a model (f) and a generator (g) using a dataset (A, X) for a specified number of epochs. The code then performs decoder fine-tuning and inference to output bA and bACF...

以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么，代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size) # 输出模型的准确率 scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1) print('Test loss:', scores[0]) print('Test accuracy:', scores[1])

%定义模型 model=mobilenetv2; %定义损失函数和优化器 loss='crossentropy'; optimizer=trainingOptions("sgdm", ... 'InitialLearnRate',0.01, ... 'MaxEpochs',10, ... 'MiniBatchSize',128, ... 'Shuffle','every-epoch', ... 'Verbose',false, ... 'Plots','training-progress'); %定义初始学习率和温度 lr_init=0.01; T_init=1.0; %定义模拟退火参数 T_min=0.001; alpha=0.9; max_iter=1000; %初始化最优学习率和最优损失 le_best=lr_init; loss_best=inf; %开始模拟退火 lr_current=lr_init; T_current=T_init; for i=1:max_iter %训练模型 train_loss=train(model,loss,optimizer,lr_current); %更新最优学习率和最优损失 if train_loss<loss_best lr_best=lr_current; loss_best=train_loss; end %生成新的学习率 lr_new=lr_current+(rand(T_current-0.5)*lr_current*T_current); %判断是否接受新的学习率 delta_loss=train(model,loss,optimizer,lr_new)-train_loss; if delta_loss<0 || exp(-delta_loss/T_current)>rand() lr_current=lr_new; end %降低温度 T_current=T_current*alpha; if T_current<T_min break end end %输出最优学习率和最优损失 fprint('Best learning rate:%f',lr_best); fprintf('Best loss:%f',loss_best);检查对函数 'train' 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数。

这段代码似乎没有直接调用名为 "train" 的函数，而是调用了一个自定义的 "train" 函数，其中有以下参数： - model: 要训练的模型 - loss: 损失函数类型 - optimizer: 优化器类型和参数，如初始学习率、最大训练轮数...

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # Model Compile # ********** Begin *********# lr = 0.01 sgd = SGD(lr=lr, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # ********** End *********# # Training # ********** Begin ******# def lr_schedule(epoch): return lr(0.1int(epoch/10)) # ********** End *********# # ********** Begin *********# batch_size = 32 epochs = 30 # ********** End *********# filepath = "model.h5" # ********** Begin *********# # 请不要删除参数 verbose，否则会影响评测 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, verbose = 0, callbacks=[LearningRateScheduler(lr_schedule), ModelCheckpoint(filepath, save_best_only=True)]) # ********** End *********#详细解释这段代码

这里使用了一个简单的学习率调度器，每经过10个epoch将学习率乘以0.1。 4. 设置批量大小和训练轮数。 5. 定义模型检查点。这里设置了一个模型检查点，每次只保存最好的模型。 6. 开始训练模型。这里使用了fit函数...

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # Model Compile # ********** Begin *********# lr = 0.01 sgd = SGD(lr=lr, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy']) # ********** End *********# # Training # ********** Begin *********# def lr_schedule(epoch): return lr*(0.1**int(epoch/10)) # ********** End *********# # ********** Begin *********# batch_size = 32 epochs = 30 # ********** End *********# filepath = "model.h5" # ********** Begin *********# # 请不要删除参数 verbose，否则会影响评测 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, verbose = 0, callbacks=[LearningRateScheduler(lr_schedule), ModelCheckpoint(filepath, save_best_only=True)]) # ********** End *********#解释这段代码

这段代码是用于训练一个神经网络模型的，主要包括以下几个步骤： 1. 设置环境变量：通过设置 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'，将 TensorFlow 的日志级别设为3，即只输出 ERROR 日志，不输出 WARNING ...

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中，您使用了 torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") 来保存模型的状态字典，但是这里的 state_dict 后面应该是一个方法而不是一个函数...

for epoch in range(2000): # 优化器清零 optimizer.zero_grad() # 计算输出值 inputs = input_arr01 outputs = model(inputs) # 计算损失值 labels = output_arr01 loss = criterion(outputs, labels) # 将当前的loss和epoch加入列表 loss_list.append(loss.item()) epoch_list.append(epoch) # 反向传播计算新的梯度值 loss.backward() # 由梯度值计算出新的权重 optimizer.step() # 每100次训练输出一次损失值 if epoch % 100 == 99: print('Epoch %d, loss: %.4f' % (epoch + 1, loss.item())) # 当loss小于或等于0.01时停止训练 if loss.item() <= 0.05: print('Loss is less than or equal to 0.01. Stopping training.') break 现在有32组输入数据和输出数据，修改代码使得每一次epoch都能完全代入32组数据

inputs = input_arr01[start_idx:end_idx] labels = output_arr01[start_idx:end_idx] outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) total_loss += loss.item() loss.backward() # 将当前的...

%% res=result %% 划分训练集与测试集 % temp=randperm(1046582); P_train=res(1:30:32340,1:18)'; T_train=res(1:30:32340,19)'; M=size(P_train,2); P_test=res(32340:30:end,1:18)'; T_test=res(32340:30:end,19)'; N=size(P_test,2); %% 数据归一化 [P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1); P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input); t_train=categorical(T_train)'; t_test=categorical(T_test); %% 数据平铺 P_train=double(reshape(P_train,18,1,1,M)); P_test=double(reshape(P_test,18,1,1,N)); %% 数据格式转换 for i=1:M p_train{i,1}=P_train(:,:,1,i); end for i=1:N p_test{i,1}=P_test(:,:,1,i); end %% 创建网络 layers=[... sequenceInputLayer(18) %输入层 lstmLayer(6,'OutputMode','last') %LSTM层 reluLayer %Relu激活层 fullyConnectedLayer(3) %全连接层 softmaxLayer %分类层 classificationLayer]; %% 参数设置 options=trainingOptions('adam',...%Adam梯度下降算法 'MiniBatchSize',100,... %批大小 'MaxEpochs',1000,... %最大迭代轮数 'InitialLearnRate',1e-2,... 'LearnRateSchedule','piecewise',... 'LearnRateDropFactor',0.1,... 'LearnRateDropPeriod',700,... 'Shuffle','every-epoch',... 'ValidationPatience',Inf,... 'Plots','training-progress',... 'Verbose',false); %% 训练模型 net=trainNetwork(p_train,t_train,layers,options);报错：Invalid training data. The output size (3) of the last layer does not match the number of classes of the responses (2).

根据报错信息，模型输出层的维度为3，而数据标签的类别数只有2。这意味着您的模型不适合处理这个问题，需要进行一些调整。 您可以将模型的输出层从3更改为2，以适应数据标签的类别数。请将以下代码行： ...

function net = train_EEGNet(X_train, Y_train, Fs, T, EEGNet_Params) % 创建EEGNet模型 layers = [ sequenceInputLayer([1 T*Fs 1],'Name','InputLayer') convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F1],'NumChannels',EEGNet_Params.F2,'Padding','same','Name','ConvLayer1') batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer1') depthwiseConv2dLayer([EEGNet_Params.D EEGNet_Params.F2],'Padding','same','Name','DepthConvLayer') batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer2') averagePooling2dLayer([1 EEGNet_Params.T],'Name','AvgPoolingLayer') dropoutLayer(EEGNet_Params.dropOutRate,'Name','DropoutLayer') convolution2dLayer([1 EEGNet_Params.F3],'NumChannels',EEGNet_Params.F4,'Padding','same','Name','ConvLayer2') batchNormalizationLayer('Name','BatchNormLayer3') flattenLayer('Name','FlattenLayer') fullyConnectedLayer(EEGNet_Params.numClasses,'Name','OutputLayer') softmaxLayer('Name','SoftmaxLayer') classificationLayer('Name','ClassificationLayer')]; % 设置训练选项 options = trainingOptions('adam', ... 'MaxEpochs', EEGNet_Params.numEpochs, ... 'MiniBatchSize', EEGNet_Params.miniBatchSize, ... 'InitialLearnRate', EEGNet_Params.initialLearnRate, ... 'LearnRateSchedule','piecewise', ... 'LearnRateDropFactor', EEGNet_Params.dropFactor, ... 'LearnRateDropPeriod', EEGNet_Params.dropPeriod, ... 'Shuffle','every-epoch', ... 'Plots','training-progress', ... 'ExecutionEnvironment','gpu'); % 训练EEGNet模型 net = trainNetwork(X_train, categorical(Y_train), layers, options); end

这段代码定义了一个名为 train_EEGNet 的函数，用于训练 EEGNet 模型。这个函数接受五个参数： - X_train: 训练数据，一个大小为 [1×1×N] 的数组，其中 N 是样本数。 - Y_train: 训练标签，一个大小为 [1×...

完善以下程序：clear all X = [ 0 0 1; 0 1 1; 1 0 1; 1 1 1; ]; D = [ 0 0 1 1 ]; E1 = zeros(1000, 1); E2 = zeros(1000, 1); W11 = 2*rand(4, 3) - 1; % Cross entropy W12 = 2*rand(1, 4) - 1; % W21 = W11; % Sum of squared error W22 = W12; % for epoch = 1:1000 [W11 W12] = BackpropCE(W11, W12, X, D); [W21 W22] = BackpropXOR(W21, W22, X, D); es1 = 0; es2 = 0; N = 4; for k = 1:N x = X(k, :)'; d = D(k); v1 = W11*x; y1 = Sigmoid(v1); v = W12*y1; y = Sigmoid(v); % 填空：es1=? v1 = W21*x; y1 = Sigmoid(v1); v = W22*y1; y = Sigmoid(v); % 填空：es2=? end E1(epoch) = es1 / N; E2(epoch) = es2 / N; end plot(E1, 'r') hold on plot(E2, 'b:') xlabel('Epoch') ylabel('Average of Training error') legend('Cross Entropy', 'Sum of Squared Error')

ylabel('Average of Training error') legend('Cross Entropy', 'Sum of Squared Error') % 交叉熵损失函数 function [loss] = CrossEntropy(d, y) loss = -1 * (d * log(y) + (1 - d) * log(1 - y)); end % ...

clc; clear all; close all; doTraining = 1; % 是否训练 %% 数据集标注 % trainingImageLabeler %% 导入数据集 load('data400.mat'); len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 potData = data400(len+1:end, [1 3]); trainLen = round(len*percent); trainImg = potData([1:trainLen], 1:2); testImg = potData([(trainLen+1):len], 1:2); %% 网络参数 % 输入图片尺寸 imageSize = [128 128 3]; % 定义要检测的对象类的数量 numClasses = width(trainImg) - 1; % 根据训练数据估计检测框大小 trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 1; % 一种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); %% 搭建网络 % 导入基础训练网络resnet18 baseNetwork = resnet18(); % analyzeNetwork(baseNetwork) % 查看基础网络结构 % 指定特征提取层 featureLayer = 'res3a_relu'; % 创建 YOLO v2 对象检测网络 lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer); % analyzeNetwork(lgraph); % 查看搭建的YOLO网络结构 %% 训练YOLO检测网络 if doTraining % 训练参数 adam rmsprop options = trainingOptions('rmsprop', ... 'MiniBatchSize', 50, .... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'MaxEpochs', 100,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'Shuffle', 'every-epoch'); % 训练检测器 [detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options); save(['模型New/model' num2str(round(rand*1000)) '.mat'], 'detector', 'info') else % 导入已训练模型 modelName = ''; load(modelName); end %% 查看训练结果 disp(detector) figure plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration')给我非常详细的，一字一句的解释，一句一句的解释这段代码

trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 1; [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); 这几行代码用于根据训练数据估计检测框大小。...

clc; clear all; close all; doTraining = 1; % 是否训练 %% 数据集标注 % trainingImageLabeler %% 导入数据集 load('data400.mat'); len = (size(data400, 1))/2; percent = 0.6; % 划分训练集 trainLen = round(len*percent); trainImg = data400([1:trainLen len+(1:trainLen)], 1:3); %% 网络参数 % 输入图片尺寸 imageSize = [128 128 3]; % 定义要检测的对象类的数量 numClasses = width(trainImg) - 1; % 根据训练数据估计检测框大小 trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 2; % 两种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); %% 搭建网络 % 导入基础训练网络resnet18 baseNetwork = resnet18(); % analyzeNetwork(baseNetwork) % 查看基础网络结构 % 指定特征提取层 featureLayer = 'res3a_relu'; % 创建 YOLO v2 对象检测网络 lgraph = yolov2Layers(imageSize,numClasses,anchorBoxes,baseNetwork,featureLayer); % analyzeNetwork(lgraph); % 查看搭建的YOLO网络结构 %% 训练YOLO检测网络 if doTraining % 训练参数 options = trainingOptions('sgdm', ... 'MiniBatchSize', 50, .... 'InitialLearnRate', 0.001, ... 'MaxEpochs', 100,... 'ExecutionEnvironment','cpu',... 'Shuffle', 'every-epoch'); % 训练检测器 [detector, info] = trainYOLOv2ObjectDetector(trainImg, lgraph, options); save(['模型New/model' num2str(round(rand*1000)) '.mat'], 'detector', 'info') else % 导入已训练模型 modelName = ''; load(modelName); end %% 查看训练结果 disp(detector) figure plot(info.TrainingLoss) grid on xlabel('Number of Iterations') ylabel('Training Loss for Each Iteration')请给我详细的，一字一句的，一句一句的解释这段代码

% 根据训练数据估计检测框大小 trainingData = boxLabelDatastore(trainImg(:,2:end)); numAnchors = 2; % 两种检测框 [anchorBoxes, meanIoU] = estimateAnchorBoxes(trainingData, numAnchors); 定义了网络的...

#encoding=utf8 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import os if os.path.exists('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl'): os.remove('/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') #加载数据 train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='/data/workspace/course/step3/mnist', train=True, # this is training data transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to download=False, ) #取6000个样本为训练集 train_data_tiny = [] for i in range(6000): train_data_tiny.append(train_data[i]) train_data = train_data_tiny #********* Begin *********# #********* End *********# #保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl') 帮我补全begin-end区域代码

print('Epoch:', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy) # 保存模型 torch.save(cnn.state_dict(), '/data/workspace/course/step3/cnn.pkl')

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