model.train每500step输出一次代码
时间: 2024-03-22 09:37:11 浏览: 14
这是一个训练模型时的代码示例,每经过500个step,就输出一次训练的loss和当前的训练进度。
```
for i in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for j, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if j % 500 == 499: # 每500个step输出一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(i + 1, j + 1, running_loss / 500))
running_loss = 0.0
```
在这段代码中,`num_epochs`是训练的总轮数,`trainloader`是训练数据的迭代器,`optimizer`是优化器,`criterion`是损失函数。在训练的每一个step中,先将模型的梯度清零,然后通过模型前向计算得到输出,计算损失并反向传播,最后通过优化器更新模型参数。
在每500个step时,会输出当前训练的loss和训练进度,其中`i+1`表示当前训练的轮数,`j+1`表示当前训练的step数,`running_loss/500`表示过去500个step的平均loss。
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