#定义优化器 network_opt = nn.Momentum(params=network.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9) # 定义损失函数 network_loss = loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean") # 定义评价指标 metrics = {"Accuracy": nn.Accuracy()} # 初始化模型 model = Model(network, loss_fn=network_loss, optimizer=network_opt, metrics=metrics)
时间: 2023-10-01 09:08:27 浏览: 61
这段代码是定义了一个神经网络模型的优化器、损失函数和评价指标,并初始化了一个模型。具体来说,使用了Momentum优化器,学习率为0.01,动量为0.9;使用了SoftmaxCrossEntropyWithLogits作为损失函数,其中sparse=True表示标签是稀疏的,reduction="mean"表示计算平均损失;评价指标为准确率。最后使用这些定义来初始化一个模型对象。
相关问题
lr = 0.01 # 学习率 momentum = 0.9 # 动量 net_opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), lr, momentum)
这段代码使用了MindSpore框架中的优化器 `Momentum` 来优化神经网络模型 `net` 的参数,其中:
- `lr=0.01` 表示学习率,控制每一次更新参数时的步长大小,可以理解为控制每次移动的距离,如果学习率过大可能会导致模型不收敛,而学习率过小可能会导致模型收敛缓慢。
- `momentum=0.9` 表示动量,用来加速训练过程,可以理解为在梯度下降的过程中,累加之前的梯度与当前梯度的和,来更新参数。
- `net.trainable_params()` 表示要优化的参数,即神经网络中需要学习的参数,可以通过 `net.get_parameters()` 方法获取。
最后,将优化器 `Momentum` 对象传入 `nn.TrainOneStepCell` 构造函数中,就可以使用 `nn.TrainOneStepCell` 对模型进行训练了,例如:
```python
net_opt = nn.Momentum(net.trainable_params(), lr, momentum)
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
train_net = nn.TrainOneStepCell(net, loss_fn, net_opt)
```
希望能够帮助您。
mindspore手写识别代码
以下是使用MindSpore实现手写数字识别的简单代码:
```python
import numpy as np
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV
import mindspore.dataset.transforms.py_transforms as pyC
import mindspore.nn as nn
from mindspore import context, Tensor
from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor
from mindspore.train.model import Model
from mindspore.nn.metrics import Accuracy
from mindspore.common.initializer import Normal
# 加载数据集
def create_dataset(data_path, batch_size=32, repeat_size=1,
num_parallel_workers=1):
# 定义图片转换操作
trans = []
trans.append(CV.Resize((32, 32)))
trans.append(CV.RandomCrop((28, 28)))
trans.append(CV.Rescale(1 / 255.0, 0))
trans.append(C.Reshape([-1]))
type_cast_op = pyC.TypeCast(np.int32)
trans = C.Compose(trans)
# 加载数据集
mnist_ds = ds.MnistDataset(data_path, shuffle=True)
# 应用转换操作
mnist_ds = mnist_ds.map(operations=trans, input_columns="image",
num_parallel_workers=num_parallel_workers)
mnist_ds = mnist_ds.map(operations=type_cast_op, input_columns="label",
num_parallel_workers=num_parallel_workers)
# 对数据集进行批处理、重复和预取
mnist_ds = mnist_ds.batch(batch_size=batch_size, drop_remainder=True)
mnist_ds = mnist_ds.repeat(repeat_size)
mnist_ds = mnist_ds.prefetch(buffer_size=num_parallel_workers)
return mnist_ds
# 定义模型
class LeNet5(nn.Cell):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, pad_mode='valid')
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, pad_mode='valid')
self.fc1 = nn.Dense(16 * 4 * 4, 120, weight_init=Normal(0.02))
self.fc2 = nn.Dense(120, 84, weight_init=Normal(0.02))
self.fc3 = nn.Dense(84, 10, weight_init=Normal(0.02))
self.relu = nn.ReLU()
self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
def construct(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.max_pool2d(x)
x = self.conv2(x)
x = self.relu(x)
x = self.max_pool2d(x)
x = nn.Flatten()(x)
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
if __name__ == '__main__':
# 设置设备环境为CPU
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")
# 加载数据集
data_path = "./MNIST_unzip/train"
mnist_ds = create_dataset(data_path)
# 定义模型
network = LeNet5()
# 定义损失函数和优化器
loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean')
opt = nn.Momentum(network.trainable_params(), learning_rate=0.01, momentum=0.9)
# 定义模型训练和评估
model = Model(network, loss_fn=loss, optimizer=opt, metrics={"Accuracy": Accuracy()})
# 定义回调函数
ckpt_config = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1875, keep_checkpoint_max=10)
ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="checkpoint_lenet", config=ckpt_config)
# 开始训练
model.train(epoch=1, train_dataset=mnist_ds, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=False)
```
以上代码使用MindSpore实现了一个简单的LeNet-5模型,用于识别手写数字。代码中使用了MindSpore提供的数据集加载、数据增强、模型定义、损失函数、优化器、回调函数等功能,同时对代码进行了解释,可供初学者参考学习。
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