dte = datetime.now()
时间: 2023-09-13 18:12:52 浏览: 50
这行代码是在Python中使用datetime库获取当前的日期和时间,并将其存储在dte变量中。datetime.now()函数返回一个datetime对象,该对象包含当前日期和时间的信息,包括年、月、日、时、分、秒、微秒等。你可以使用dte对象来执行各种日期和时间计算,例如比较日期、计算时间差、格式化日期等。需要注意的是,当前的日期和时间是根据系统时钟和时区来确定的,因此它可能会受到不同的时间设置和本地化的影响。
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def train(): Dtr, Val, Dte = load_data() print('train...') epoch_num = 30 best_model = None min_epochs = 5 min_val_loss = 5 model = cnn().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0008) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # criterion = nn.BCELoss().to(device) for epoch in tqdm(range(epoch_num), ascii=True): train_loss = [] for batch_idx, (data, target) in enumerate(Dtr, 0): try: data, target = Variable(data).to(device), Variable(target.long()).to(device) # target = target.view(target.shape[0], -1) # print(target) optimizer.zero_grad() output = model(data) # print(output) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss.append(loss.cpu().item()) except: continue # validation val_loss = get_val_loss(model, Val) model.train() if epoch + 1 > min_epochs and val_loss < min_val_loss: min_val_loss = val_loss best_model = copy.deepcopy(model) torch.save(best_model.state_dict(), r"E:\dataset\Airbnb\training_data\model\cnn.pkl")
这段代码是一个简单的CNN模型的训练过程。它的输入是经过处理的数据集 Dtr, Val, Dte,其中 Dtr 是训练集,Val 是验证集,Dte 是测试集。模型的优化器采用 Adam 算法,损失函数采用交叉熵损失。
在每个 epoch 中,模型会对训练集 Dtr 进行迭代,计算损失并更新参数。同时,模型会在验证集 Val 上计算损失,如果当前的验证损失比之前最小的验证损失要小,则更新最小验证损失和最佳模型参数。当 epoch 数量达到最大值或者验证损失连续 min_epochs 次未下降时,训练过程会结束。
最后,最佳模型的参数会被保存到本地文件中。
def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def init(self, data): self.data = data def getitem(self, item): return self.data[item] def len(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这写代码分别是什么意思
这段代码主要是数据处理部分,包括读取数据、分割数据集、归一化、构建数据集和构建数据加载器等。具体解释如下:
- load_data(file_name)函数:读取CSV文件并返回一个DataFrame对象,然后填充缺失值为平均值。
- MyDataset(Dataset)类:定义一个自定义数据集,包含__init__、__getitem__和__len__方法,用于返回数据集中的单个样本和样本数量。
- nn_seq_us(B)函数:主要用于数据处理,包括将数据集分成训练集、验证集和测试集,对数据进行归一化处理,构建数据集和数据加载器。其中,process(data, batch_size)函数用于将数据集转换为模型可以使用的格式,即将前24个数据作为输入序列,第25个数据作为输出标签,最后将处理后的数据集封装为PyTorch的DataLoader对象返回。最后返回训练集、验证集和测试集的DataLoader对象、数据集最大值和最小值。
- Dtr、Val、Dte:分别表示训练集、验证集和测试集的DataLoader对象。
- m、n:表示数据集的最大值和最小值。