d_loss_lbls = criterion_softmax(disc_real_acgan, labels.cuda())什么意思
时间: 2024-05-20 07:10:11 浏览: 4
这行代码的意思是使用 softmax 损失函数计算真实样本的分类损失,在此处使用的是 ACGAN (Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network) 的判别器输出作为类别预测,而 labels 是真实样本的类别标签,该代码计算的是 disc_real_acgan 与 labels.cuda() 之间的 softmax 损失。
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解释一下这段代码:Y_train = list(map(lambda x: lbls.index(lbl[x]), train_idx))
这段代码将数据集中的标签转换为数字,在这里,使用了Python内置的map函数,以及lambda表达式来快速映射标签。具体来说,首先使用lambda表达式定义了一个函数,该函数的输入参数x是数据集的index,返回值是该index对应的标签在标签列表lbls中的索引。然后,使用map函数将lambda函数应用到train_idx这个列表中的每个元素,最后将结果转换成列表Y_train。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch,学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()
这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码,使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层,并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。通过对数据进行处理,将输入数据按照一定的规范进行规范化,将标签转换成了一个one-hot编码的形式。最后,该代码通过在数据上进行训练,得到一个可以用来做预测的深度学习模型。