d2l.animator(）函数作用

时间: 2023-06-08 12:09:22 浏览: 599
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ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版学习笔记-卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

d2l.animator()函数是Deep Learning - The Straight Dope这本在线书籍中提供的一个动画函数，用于可视化神经网络模型训练过程中的参数更新和损失函数变化情况。它可以在Jupyter Notebook或JupyterLab中使用，并且可以方便地生成各种动画效果，以更好地了解模型的训练过程。同时，它也可以帮助用户更好地理解深度学习算法背后的数学原理。
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解释animator.add(n/X.shape[0]/len(data_iter), (d2l.evaluate_loss(net, data_iter, loss),))

- (d2l.evaluate_loss(net, data_iter, loss),) 是一个元组，其中包含调用 d2l.evaluate_loss 函数计算模型在数据集上的损失的结果。 所以，这段代码的作用是将当前训练进度（样本处理数量与总样本数量的比值...

def train(train_features, test_features, train_labels, test_labels, num_epochs=400): loss = nn.MSELoss(reduction='none') input_shape = train_features.shape[-1] # 不设置偏置，因为我们已经在多项式中实现了它 net = nn.Sequential(nn.Linear(input_shape, 1, bias=False)) batch_size = min(10, train_labels.shape[0]) train_iter = d2l.load_array((train_features, train_labels.reshape(-1,1)), batch_size) test_iter = d2l.load_array((test_features, test_labels.reshape(-1,1)), batch_size, is_train=False) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss', yscale='log', xlim=[1, num_epochs], ylim=[1e-3, 1e2], legend=['train', 'test']) for epoch in range(num_epochs): d2l.train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, trainer) if epoch == 0 or (epoch + 1) % 20 == 0: animator.add(epoch + 1, (evaluate_loss(net, train_iter, loss), evaluate_loss(net, test_iter, loss))) print('weight:', net[0].weight.data.numpy())

6. 循环训练num_epochs轮，每轮训练中使用d2l.train_epoch_ch3函数进行训练，该函数实现了一个标准的训练过程，包括向前传播、计算损失、反向传播、更新参数等步骤 7. 在每20轮训练后，记录并绘制训练集和测试集的...

#@save def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device): """用GPU训练模型(在第六章定义)""" def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d: nn.init.xavier_uniform_(m.weight) net.apply(init_weights) print('training on', device) net.to(device) optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) loss = nn.CrossEntropyLoss() animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) for epoch in range(num_epochs): # 训练损失之和，训练准确率之和，样本数 metric = d2l.Accumulator(3) net.train() for i, (X, y) in enumerate(train_iter): timer.start() optimizer.zero_grad() X, y = X.to(device), y.to(device) y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y) l.backward() optimizer.step() with torch.no_grad(): metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0]) timer.stop() train_l = metric[0] / metric[2] train_acc = metric[1] / metric[2] if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (train_l, train_acc, None)) test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f}, ' f'test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec ' f'on {str(device)}')

这段代码是用GPU训练模型的代码，可以使用SGD优化器和交叉熵损失函数对模型进行训练，并且使用Accumulator类来计算训练损失之和、训练准确率之和和样本数，以及使用d2l.Animator类绘制训练和测试的准确率和损失的...

#@save def train_batch_ch13(net, X, y, loss, trainer, devices): """用多GPU进行小批量训练""" if isinstance(X, list): # 微调BERT中所需 X = [x.to(devices[0]) for x in X] else: X = X.to(devices[0]) y = y.to(devices[0]) net.train() trainer.zero_grad() pred = net(X) l = loss(pred, y) l.sum().backward() trainer.step() train_loss_sum = l.sum() train_acc_sum = d2l.accuracy(pred, y) return train_loss_sum, train_acc_sum #@save def train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices=d2l.try_all_gpus()): """用多GPU进行模型训练""" timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter) animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0, 1], legend=['train loss', 'train acc', 'test acc']) net = nn.DataParallel(net, device_ids=devices).to(devices[0]) for epoch in range(num_epochs): # 4个维度：储存训练损失，训练准确度，实例数，特点数 metric = d2l.Accumulator(4) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = train_batch_ch13( net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0], labels.numel()) timer.stop() if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1: animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches, (metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[3], None)) test_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc)) print(f'loss {metric[0] / metric[2]:.3f}, train acc ' f'{metric[1] / metric[3]:.3f}, test acc {test_acc:.3f}') print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec on ' f'{str(devices)}')

这段代码是用多GPU进行小...最后，train_ch13函数使用Accumulator类来计算训练损失、训练准确率、实例数和特征数，并使用Animator类将这些指标可视化。同时，该函数还使用evaluate_accuracy_gpu函数计算测试准确率。

class Animator: #@save """在动画中绘制数据""" def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1, figsize=(3.5, 2.5)): # 增量地绘制多条线 if legend is None: legend = [] d2l.use_svg_display() self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize) if nrows * ncols == 1: self.axes = [self.axes, ] # 使⽤lambda函数捕获参数 self.config_axes = lambda: d2l.set_axes( self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend) self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmts def add(self, x, y): # 向图表中添加多个数据点 if not hasattr(y, "__len__"): y = [y] n = len(y) if not hasattr(x, "__len__"): x = [x] * n if not self.X: self.X = [[] for _ in range(n)] if not self.Y:

self.Y = [[] for _ in range(n)] for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)): self.X[i].append(a) self.Y[i].append(b) assert len(self.X[0]) == len(self.Y[0]) self.config_axes() for x, y, fmt in zip(self.X, ...

以上代码可以直接画图吗

在 d2l 中，也提供了一些画图工具函数，比如 d2l.plot。如果您想要将上面的训练过程可视化，可以在每个 epoch 结束后，将训练损失和准确率以及验证集准确率都存到列表中，最后使用 d2l.plot 来绘制出这些数据...

pytorch实现机器翻译

animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss', xlim=[1, num_epochs]) for epoch in range(num_epochs): timer = d2l.Timer() loss_avg = train_epoch_ch8(net, train_iter, lr, optimizer, device,...
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