model.eval() abs_err = 0.0 rel_err = 0.0 with torch.no_grad(): for x, y in test_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() out = model(x) out = y_normalizer.decode(model(x)) rel_err += myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)).item() train_mse/= ntrain abs_err /= ntest rel_err /= ntest t2 = default_timer() print(ep, t2-t1, train_mse, rel_err)

这段代码的作用是在模型训练完成后，在测试集上评估模型的性能。具体来说，代码中的循环首先将输入x和真实输出y转移到GPU上，然后通过前向传播计算模型的输出out，并使用y_normalizer对模型输出进行解码。然后计算out和y之间的LpLoss，并将rel_err累加到总体相对误差中。最后，计算训练集和测试集的平均损失，并打印出当前epoch的训练时间、平均训练集损失和平均测试集相对误差。这个过程将在每个epoch结束后执行。

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def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

这是一个基于PyTorch框架的CNN模型的训练过程。代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。

在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的训练损失和训练精度中。

在测试过程中，首先将模型设置为评估模式，然后遍历测试数据集，对每个batch的数据进行前向传播和损失计算。在每个batch的测试结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的测试损失和测试精度中。

最后，将训练过程中的损失和精度以及测试过程中的损失和精度保存到相应的列表中，并打印出当前epoch的训练损失、训练精度、测试损失和测试精度。

整个训练过程会重复执行500个epoch，每个epoch都是一个完整的训练和测试过程。

def test_acc(model, valid_loader, device): model.eval() acc = 0.0 total = 0.0 with torch.no_grad(): for data in valid_loader: images,labels = data images = images.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) _,predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) acc += (predicted == labels).sum().item() acc = (acc / total) return (acc)

这是一个用于测试模型在验证集上准确率的函数。该函数接收三个参数：模型、验证集数据加载器和设备。函数首先将模型置为评估模式（model.eval()），然后使用torch.no_grad()上下文管理器关闭梯度计算，以便在测试过程中不进行参数更新。接下来，函数迭代验证集数据加载器，将数据和标签转移到指定设备上，并使用模型进行推理。使用torch.max()函数找到输出张量中最大值的索引，即预测标签。计算预测标签和真实标签之间的正确数，并将其除以批次中元素的总数，以得到准确率。最后，函数返回准确率。