criterion = nn.BCELoss()
时间: 2023-12-18 11:04:52 浏览: 31
`nn.BCELoss()` 是用于二分类问题的交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss)。在使用该损失函数时,需要将模型的输出和真实标签进行比较,计算预测值与真实值之间的交叉熵损失。一般来说,在二分类问题中,模型的输出应该是一个介于 0 和 1 之间的概率值,表示正样本的概率。如果预测值越接近真实值,则交叉熵损失越小,反之,则损失越大。该损失函数在训练神经网络中被广泛使用。
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检查一下:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.metrics import roc_auc_score # 定义神经网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 32) self.fc3 = nn.Linear(32, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = self.sigmoid(x) return x # 加载数据集 data = torch.load('data.pt') x_train, y_train, x_test, y_test = data train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 net = Net() for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() # 在测试集上计算AUC y_pred = [] y_true = [] with torch.no_grad(): for data in test_loader: inputs, labels = data outputs = net(inputs) y_pred += outputs.tolist() y_true += labels.tolist() auc = roc_auc_score(y_true, y_pred) print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))
在运行代码之前,需要将 `net = Net()` 放在 `optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)` 的前面,因为在定义优化器时需要先传入模型的参数。另外,代码中没有定义 `net`,需要先将 `Net` 类定义好再进行实例化。正确的代码如下所示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from sklearn.metrics import roc_auc_score
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 32)
self.fc3 = nn.Linear(32, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
# 加载数据集
data = torch.load('data.pt')
x_train, y_train, x_test, y_test = data
train_dataset = TensorDataset(x_train, y_train)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_dataset = TensorDataset(x_test, y_test)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
net = Net()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
# 在测试集上计算AUC
y_pred = []
y_true = []
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
inputs, labels = data
outputs = net(inputs)
y_pred += outputs.tolist()
y_true += labels.tolist()
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print('Epoch %d, loss: %.3f, test AUC: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader), auc))
```
def learn(self): # 从所有内存中抽样批处理内存 if self.memory_counter > self.memory_size:#随机选择一组,减少数据的依赖性 sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size) else: sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size) batch_memory = self.memory[sample_index, :]#batch_memory是一个二维的 numpy 数组,用于存储从记忆库(memory)中随机选择的一批记忆(memory)数据。 h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])#h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素,即输入数据 m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])#m_train是这批记忆的后面的元素,即标签。 optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr,betas = (0.09,0.999),weight_decay=0.0001)#是一个 Adam 优化器,用来更新网络的参数,使得误差不断降低。 criterion = nn.BCELoss()#是一个二分类交叉熵损失函数,用来计算网络的预测结果和真实结果的误差,通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。 self.model.train() optimizer.zero_grad() predict = self.model(h_train)#得到网络的输出结果 loss = criterion(predict, m_train) loss.backward() optimizer.step() # 训练DNN self.cost = loss.item() assert(self.cost > 0) self.cost_his.append(self.cost),给这段代码加注释
```
def learn(self):
# 从所有内存中抽样批处理内存
if self.memory_counter > self.memory_size:
# 随机选择一组,减少数据的依赖性
sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size)
else:
sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size)
# batch_memory是一个二维的 numpy 数组,用于存储从记忆库(memory)中随机选择的一批记忆(memory)数据。
batch_memory = self.memory[sample_index, :]
# h_train是这批记忆的前self.net[0]个元素,即输入数据
h_train = torch.Tensor(batch_memory[:, 0: self.net[0]])
# m_train是这批记忆的后面的元素,即标签。
m_train = torch.Tensor(batch_memory[:, self.net[0]:])
# 是一个 Adam 优化器,用来更新网络的参数,使得误差不断降低。
optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr, betas=(0.09, 0.999), weight_decay=0.0001)
# 是一个二分类交叉熵损失函数,用来计算网络的预测结果和真实结果的误差,
# 通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。
criterion = nn.BCELoss()
# 将模型置于训练状态
self.model.train()
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 得到网络的输出结果
predict = self.model(h_train)
# 计算损失函数
loss = criterion(predict, m_train)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新网络参数
optimizer.step()
# 记录本轮训练的损失函数值
self.cost = loss.item()
# 检查损失是否大于 0
assert (self.cost > 0)
# 将损失值记录到 self.cost_his 列表中
self.cost_his.append(self.cost)
```
这段代码实现了深度神经网络的训练过程,具体细节如下:
1. 根据当前记忆库中存储的数据数量来决定如何进行批量抽样,从而减少数据之间的依赖性。
2. 将抽样得到的一批数据分别作为输入和标签,构成二维的 numpy 数组。
3. 初始化 Adam 优化器和二分类交叉熵损失函数。
4. 将模型置于训练状态,并清空梯度。
5. 将输入数据输入到模型中,得到模型的输出结果。
6. 计算网络的预测结果和真实结果之间的误差,并通过反向传播算法更新网络的参数,使得误差不断降低。
7. 记录本轮训练的损失函数值,并将其添加到 `self.cost_his` 列表中。