d2l.animator(）函数作用

时间: 2023-06-08 11:09:22 浏览: 393
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。
相关问题

d2l.animator

d2l.Animator是一个用于动画可视化的工具包，它是由动手学深度学习（Dive into Deep Learning）书籍的作者编写和维护的。d2l.Animator可用于可视化训练过程、损失函数曲线、模型结构和模型预测等。它支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和MXNet。d2l.Animator的使用非常简单，只需几行代码即可创建一个动画并保存到文件或显示在屏幕上。

d2l.Animator(xlabel='epochs', ylabel='loss', yscale='log',xlim=[5, num_epochs], legend=['train', 'test'])

这行代码是使用d2l库中的Animator类创建一个动画图表，用于展示模型训练过程中训练集和测试集的损失值随着训练轮数的变化趋势。其中，xlabel表示x轴标签为“epochs”，ylabel表示y轴标签为“loss”，yscale设置y轴为对数坐标轴，xlim表示x轴范围为从5开始到num_epochs结束，legend表示图例，分别为“train”和“test”。

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def train(net, train_iter, val_iter, num_epochs, lr, wd, devices, lr_period, lr_decay): global val_acc, metric trainer = torch.optim.SGD(net.patameters(), lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=wd) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(trainer, lr_period, lr_decay) num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签 if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], legend=legend) net = nn.DataParallel(net, device_ids=0).to(device) for epoch in range(num_epochs): # 开始训练 net.train() metric = d2l.Accumulator(3) for i, (features, labels) in enumerate(train_iter): timer.start() l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) metric.add(l, acc, labels.shape[0]) 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[2], None)) if val_iter is not None: val_acc = d2l.evaluate_accuracy_gpu(net, val_iter) animator.add(epoch + 1, (None, None, val_acc)) scheduler.step() measures = (f'train loss {metric[0] / metric[2]:.3f},'f'train acc {metric[1] / metric[2]:.3f}') if val_iter is not None: measures += f', val acc {val_acc :.3f}'检查并优化

num_batches, timer = len(train_iter), d2l.Timer() legend = ['train loss', 'train acc'] # 画出来的图的线条标签 if val_iter is not None: legend.append('valid acc') animator = d2l.Animator(xlabel='...

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...

Animator.GotoState: State could not be found UnityEngine.Animator:

这个错误是由Unity引擎的Animator组件引发的。它表示在Animator组件中找不到指定的状态。可能有几个原因导致这个问题： 1. 确保你在Animator组件中定义了正确的状态。检查Animator Controller，确保你添加了正确的...

#@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...

python中animator函数用法

在Python中，animator函数通常是指用于创建动画的函数。具体用法取决于您使用的动画库，例如matplotlib的Animation模块中的FuncAnimation函数可以用于创建基于函数的动画。 以下是FuncAnimation函数的一些基本参数...

#@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。

Unity Animator.Play Layer参数使用

Animator.Play(layerName, -1, normalizedTime)函数用于播放动画，其中layerName参数表示播放动画的层级名称，-1表示播放动画的状态机层级默认值，normalizedTime参数表示动画的归一化时间（0到1之间）。 在使用...

Animator.GotoState: State could not be found UnityEngine.Animator:Play (string,int,single) dabi:Update () (at Assets/scripts/dabi/dabi.cs:31)

您在使用Unity引擎时遇到了Animator.GotoState函数报错的问题。该错误表明Animator无法找到指定的状态。这可能是由于以下几个原因导致的： 1. 状态名称拼写错误：请确保您在调用GotoState函数时输入的状态名称与...

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, ...

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Animator.CrossFade是Unity引擎中的Animator组件的一个方法，其API的函数原型如下： csharp public void CrossFade(string stateName, float transitionDuration, int layer = -1, float normalizedTime = float...

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正确的方法应该是animator.setFloat()，它可以设置动画控制器中指定参数的浮点值。例如，如果您有一个名为"speed"的浮点参数，您可以使用以下代码来设置其值： animator.setFloat("speed", 2.0f); 这将把...

unity animator.play

Unity Animator.Play是一个Unity引擎中的函数，用于播放动画。它可以在Unity中的Animator组件中使用，通过指定动画的名称或哈希值来播放动画。此函数可以在脚本中使用，以便在游戏运行时控制动画的播放。

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