深度学习中epoch与map的关系

时间: 2024-05-21 19:14:57 浏览: 27
在深度学习中,epoch是指将整个训练集数据完整地过一遍的次数。而map(mean average precision)是一种衡量分类算法性能的指标,用于衡量模型在不同类别上的表现。在训练深度学习模型时,我们可以通过多次迭代(即多个epoch)来训练模型,以提高模型的性能和泛化能力,进而提高map值。也可以通过调整模型的超参数来进一步提高map值。因此,epoch和map是密切相关的,epoch的增加可以对map值产生积极的影响。
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pycharm深度学习预测波士顿房价代码

以下是一个使用PyCharm编写的深度学习预测波士顿房价的代码,其中使用了神经网络模型和相关的科学计算库、数据交换格式包和绘图工具包: ``` # 导入相关库 import numpy as np import json import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义神经网络类 class Network(object): def __init__(self, sizes): self.num_layers = len(sizes) self.sizes = sizes self.biases = [np.zeros((y, 1)) for y in sizes[1:]] self.weights = [np.random.randn(y, x) for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])] def feedforward(self, a): for b, w in zip(self.biases, self.weights): a = sigmoid(np.dot(w, a) + b) return a def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): if test_data: n_test = len(test_data) n = len(training_data) for j in range(epochs): np.random.shuffle(training_data) mini_batches = [training_data[k:k+mini_batch_size] for k in range(0, n, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: self.update_mini_batch(mini_batch, eta) if test_data: print("Epoch {0}: {1} / {2}".format(j, self.evaluate(test_data), n_test)) else: print("Epoch {0} complete".format(j)) def update_mini_batch(self, mini_batch, eta): nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] for x, y in mini_batch: delta_nabla_b, delta_nabla_w = self.backprop(x, y) nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)] nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)] self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*nw for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)] self.biases = [b-(eta/len(mini_batch))*nb for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)] def backprop(self, x, y): nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] activation = x activations = [x] zs = [] for b, w in zip(self.biases, self.weights): z = np.dot(w, activation)+b zs.append(z) activation = sigmoid(z) activations.append(activation) delta = self.cost_derivative(activations[-1], y) * sigmoid_prime(zs[-1]) nabla_b[-1] = delta nabla_w[-1] = np.dot(delta, activations[-2].transpose()) for l in range(2, self.num_layers): z = zs[-l] sp = sigmoid_prime(z) delta = np.dot(self.weights[-l+1].transpose(), delta) * sp nabla_b[-l] = delta nabla_w[-l] = np.dot(delta, activations[-l-1].transpose()) return (nabla_b, nabla_w) def evaluate(self, test_data): test_results = [(np.argmax(self.feedforward(x)), y) for (x, y) in test_data] return sum(int(x == y) for (x, y) in test_results) def cost_derivative(self, output_activations, y): return (output_activations-y) # 定义sigmoid函数和其导数 def sigmoid(z): return 1.0/(1.0+np.exp(-z)) def sigmoid_prime(z): return sigmoid(z)*(1-sigmoid(z)) # 加载数据集 with open('housing.data', 'r') as f: data = f.readlines() data = [list(map(float, x.strip().split())) for x in data] data = [(np.array(x[:-1]).reshape(13, 1), x[-1]) for x in data] # 划分训练集和测试集 training_data, test_data = data[:-10], data[-10:] # 初始化神经网络 net = Network([13, 5, 1]) # 训练神经网络 net.SGD(training_data, 1000, 10, 0.5, test_data=test_data) # 绘制预测结果 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = [x[0][0] for x in test_data] y = [x[0][1] for x in test_data] z = [x[1] for x in test_data] ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o') x = np.arange(0, 1, 0.1) y = np.arange(0, 1, 0.1) x, y = np.meshgrid(x, y) z = np.array([net.feedforward(np.array([xi, yi]).reshape(2, 1))[0][0] for xi, yi in zip(x, y)]) ax.plot_surface(x, y, z) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() ```

深度学习实现中文情感分析从获取数据集、预处理、构建模型、训练模型和测试模型的代码

获取数据集: ``` import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') # 选择需要的列 df = df[['text', 'label']] # 将标签转换为数字 df['label'] = df['label'].map({'positive': 1, 'negative': 0}) ``` 预处理: ``` import jieba # 分词 def cut_text(text): return ' '.join(jieba.cut(text)) # 对文本进行分词 df['text'] = df['text'].apply(cut_text) ``` 构建模型: ``` import torch from torch import nn from transformers import BertTokenizer, BertModel class SentimentModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') self.fc = nn.Linear(768, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): _, pooled = self.bert(x) out = self.fc(pooled) out = self.softmax(out) return out tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = SentimentModel() ``` 训练模型: ``` from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import torch.optim as optim class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, df, tokenizer): self.df = df self.tokenizer = tokenizer def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, idx): text = self.df.iloc[idx]['text'] label = self.df.iloc[idx]['label'] inputs = self.tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=256, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) return inputs['input_ids'], inputs['attention_mask'], torch.tensor(label) def train(model, train_loader): optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5) criterion = nn.CrossEntropyLoss() model.train() for epoch in range(10): for i, (input_ids, attention_mask, label) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() logits = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = criterion(logits, label) loss.backward() optimizer.step() if i % 100 == 0: print('Epoch: {}/{} | Batch: {}/{} | Loss: {:.4f}'.format( epoch+1, 10, i+1, len(train_loader), loss.item())) train_dataset = SentimentDataset(df_train, tokenizer) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) train(model, train_loader) ``` 测试模型: ``` def predict(model, text): inputs = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=256, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) logits = model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask']) probs = nn.Softmax(dim=1)(logits) return probs.detach().numpy()[0] text = '这部电影真的很好看,值得一看!' probs = predict(model, text) print('Positive probability:', probs[1]) ```

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