def train(self, data_dict, **kwargs): input_data = data_dict['input_data'] label = data_dict['label'] self.model_container.set_train(['model']) if self.use_cuda: input_data, label = input_data.to(self.devices[0]), label.to(self.devices[0]) self.optimizer.zero_grad() pred = self.model_container.infer('model', input_data, False) loss = self.loss_func(pred, label) acc_1, acc_5 = accuracy(pred.cpu(), label.cpu(), topk=(1, min(5, pred.shape[-1]))) loss.backward() self.optimizer.step() if self.debug: if self.debug_input: self.inspect_input(input_data) if self.debug_labels: self.inspect_labels(pred, label, acc_1) return loss.item(), acc_1, acc_5这个函数每局是什么意思
时间: 2024-04-26 12:27:12 浏览: 27
这个函数是一个训练函数,它的作用是对输入数据进行前向传播(推断),计算损失函数,反向传播梯度,更新模型参数,最后返回训练损失、top1准确率和top5准确率。其中,输入数据和标签分别从data_dict中获取,模型的训练状态由model_container设置,如果使用GPU则将输入数据和标签移动到设备上。在进行前向传播时,需要保证模型处于eval模式,这是由model_container控制的。计算损失函数使用的是loss_func,损失函数的计算结果是一个标量。计算准确率使用的是accuracy函数,其中top1准确率表示预测结果中前1个最大值与标签相同的比例,top5准确率表示预测结果中前5个最大值中有与标签相同的比例。在反向传播时,需要首先将梯度清零,这是由optimizer控制的。最后,如果启用了debug模式,则会输出输入数据和标签,以及预测结果和实际标签的比对信息。
相关问题
这段代码实现了什么功能,能详细介绍一下吗。import pandas as pd def read_excel(file, **kwargs): data_dict = [] try: data = pd.read_excel(file, **kwargs) print(data) data_dict = data.to_dict('records') finally: print(data_dict) return data_dict
这段代码定义了一个函数 `read_excel`。它的作用是读取一个 Excel 文件并将其转换为 Python 字典格式。
函数接受一个参数 `file`,表示要读取的 Excel 文件的路径。它还允许使用额外的关键字参数,这些参数将传递给 `pandas.read_excel` 函数。
在函数内部,使用 `pandas` 库的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件,并将数据存储在一个变量 `data` 中。随后,将 `data` 转换为字典格式,并将字典列表存储在 `data_dict` 变量中。
最后,函数打印出 `data_dict` 并返回它。如果出现任何错误,函数将仍然打印 `data_dict` 但是返回一个空列表。
class AttrDict(dict): def __init__(self, *args, **kwargs): super(AttrDict, self).__init__(*args, **kwargs) self.__dict__ = self
这是一个 Python 类的定义,它继承了内置的 `dict` 类。该类的作用是将字典转化为属性访问的形式。在初始化时,它会调用父类的构造函数,然后将自己的 `__dict__` 属性设置为自己,这样就可以使用属性访问来访问字典中的元素。例如,如果有一个字典 `d`,则可以使用 `d.key` 的形式来访问字典中键为 `key` 的值。
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