epoch_num = 20中的epoch是什么意思

时间: 2023-06-06 19:05:00 浏览: 204
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keras model.fit 解决validation_spilt=num 的问题

Epoch 是指在神经网络中一个完整的数据集被反复训练的次数。在机器学习中，通常将数据集分为多个批次进行训练，每个批次被称为一个 batch。在每个 epoch 中，神经网络将会遍历整个数据集，这也意味着会对数据集中的每个批次进行一次训练。而 20 表示这个神经网络将训练 20 个 epoch。
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lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close() 转为伪代码

epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") if ...

用伪代码书写以下代码 r_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close()

epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step equals to 0 or epoch_step_val equals to 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") ...

if local_rank == 0: show_config( num_classes=num_classes, backbone=backbone, model_path=model_path, input_shape=input_shape, \ Init_Epoch=Init_Epoch, Freeze_Epoch=Freeze_Epoch, UnFreeze_Epoch=UnFreeze_Epoch, Freeze_batch_size=Freeze_batch_size, Unfreeze_batch_size=Unfreeze_batch_size, Freeze_Train=Freeze_Train, \ Init_lr=Init_lr, Min_lr=Min_lr, optimizer_type=optimizer_type, momentum=momentum, lr_decay_type=lr_decay_type, \ save_period=save_period, save_dir=save_dir, num_workers=num_workers, num_train=num_train, num_val=num_val )

这段代码是在分布式训练中，只在主进程（rank=0）上打印一些配置信息。 首先，判断当前进程的 rank 是否为 0，如果是则调用自定义的 show_config 函数打印一些配置信息。这些配置信息包括模型的分类数量、使用的...

epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size

因为在训练过程中，每个 epoch 都需要遍历整个训练集或验证集，但是不能一次性将整个数据集全部读入内存，因此需要划分成若干个 batch，每次读取一个 batch 进行训练或验证。 例如，如果训练集有 1000 个样本，...

class Trainer(object): def __init__(self, net, per_num=20, start_num=0, end_num=10, save_path="./model/Lwf", epoch=50, lr=0.0005, batch_size=128): self.lr = lr self.epoch = epoch self.batch_size = batch_size self.strat_num = start_num self.end_num = end_num self.class_num = end_num - start_num self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.save_path = save_path self.main_net_path = save_path + "/LwF_" + str(start_num) + ".pth" transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) trainset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=True, transform=transform_train) testset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) test_all = Cifar100Split(start_num=0, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) self.train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) self.test_loader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) self.test_loader_all = DataLoader(test_all, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

在初始化时，它接受一些参数，包括网络模型net、每个类别的训练样本数per_num、起始类别编号start_num、结束类别编号end_num、保存路径save_path、训练轮数epoch、学习率lr、批量大小batch_size等。此外，该类还定义...

en_datas,ch_datas = get_datas(nums=300) encoder_embedding_num = 50 encoder_hidden_num = 100 decoder_embedding_num = 107 decoder_hidden_num = 100 batch_size = 2 epoch = 40 lr = 0.001解释每行代码含义

1. en_datas,ch_datas = get_datas(nums=300): 调用函数get_datas，获取包含300个句子对的英文和中文句子列表，将其分别保存在en_datas和ch_datas中。 2. encoder_embedding_num = 50: 定义编码器的词向量...

batch_size = 16 epoch = 1000 process_num = 3 save_step = 200 feature_dim = 257 hop_length = 160 win_length = 400 n_fft = 512什么意思

- batch_size：一次训练中使用的样本数量。这里设置为16，表示每次使用16个音频样本进行模型训练。 - epoch：模型训练的轮数。这里设置为1000，表示训练1000轮。 - process_num：用于数据预处理的进程数量。这里设置...

batch_size = 32 epoch = 100 process_num = 3 initial_learning_rate = 8e-5 decay_steps = 10000 decay_rate = 0.5 save_step = 1000 feature_dim = 257 win_length = 400 hop_length = 160 n_fft = 512 # 模型结构 pb_path = f'resources/crn_tcn' save_pb = False

其中，batch_size表示每个训练批次的数据量，epoch表示训练轮数，process_num表示使用的进程数，initial_learning_rate表示初始学习率，decay_steps表示学习率下降的步数，decay_rate表示学习率下降的比例，save_...

解释if __name__ == "__main__": Cuda = True distributed = False sync_bn = False fp16 = False classes_path = 'model_data/cls_classes.txt' input_shape = [224, 224] backbone = "mobilenetv2" pretrained = True model_path = "" Init_Epoch = 0 Freeze_Epoch = 50 Freeze_batch_size = 32 UnFreeze_Epoch = 200 Unfreeze_batch_size = 32 Freeze_Train = True Init_lr = 1e-2 Min_lr = Init_lr * 0.01 optimizer_type = "sgd" momentum = 0.9 weight_decay = 5e-4 lr_decay_type = "cos" save_period = 10 save_dir = 'logs' num_workers = 4 train_annotation_path = "cls_train.txt" test_annotation_path = 'cls_test.txt'

if __name__ == "__main__": 是 Python 中的一个约定，表示只有在当前脚本被直接执行时才会运行以下代码块，而当脚本作为模块导入时，这些代码不会运行。这个代码块中定义了一些变量和参数，包括是否使用 CUDA ...

class TrainerConfig: max_epochs = 10 batch_size = 64 learning_rate = 4e-4 betas = (0.9, 0.99) eps = 1e-8 grad_norm_clip = 1.0 weight_decay = 0.01 lr_decay = False # linear warmup followed by cosine decay warmup_tokens = 375e6 # these two numbers come from the GPT-3 paper final_tokens = 260e9 # at which point do we reach lr_final epoch_save_frequency = 0 epoch_save_path = 'trained-' num_workers = 0 # for DataLoader def __init__(self, **kwargs): for k,v in kwargs.items(): setattr(self, k, v)

- num_workers：用于DataLoader的工作线程数量，默认为0。 构造方法__init__接受任意数量的关键字参数，并将每个参数的值设置为对应参数名的属性值。这样就可以通过实例化TrainerConfig类并传递参数来自...

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).__init__() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_num*step_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5*step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

这段代码定义了一些回调函数，用于在训练过程中监控和保存模型。 首先，定义了一个名为LossCallBack的类，继承自LossMonitor回调类。它重写了step_end方法，在每个训练步骤结束时监控损失值。如果损失值为NaN或INF...

# 3. Construct solver. lr = CustomWarmupCosineDecay(warmup_start_lr=warmup_start_lr, warmup_epochs=warmup_epochs, cosine_base_lr=cosine_base_lr, max_epoch=max_epoch, num_iters=1)

其参数包括：学习率的初始值（warmup_start_lr）、预热期的epoch数（warmup_epochs）、余弦退火策略中的基础学习率（cosine_base_lr）、训练的最大epoch数（max_epoch）和每个epoch中的迭代次数（num_iters）；...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

在这个代码中，我们首先加载了测试数据集 test_dataset 和测试数据加载器 test_loader。在每个 epoch 完成后，我们计算测试集上的平均损失值。我们使用 lstm_model.eval() 将模型设为评估模式，并利用 torch....

num_layers = 1 size_layer = 128 timestamp = 5 epoch = 200 dropout_rate = 0.8 future_day = test_size learning_rate = 0.02

具体来说，num_layers = 1 表示该模型只有一层RNN；size_layer = 128 表示每个时间步的RNN单元数为128；timestamp = 5 表示输入序列的长度为5；epoch = 200 表示训练过程中将数据集遍历200次；dropout_rate = 0.8 ...

解释train_ratio = 0.7 val_ratio = 0.2 test_ratio = 0.1 batch_size = 150 len_seq = 24 len_out = 1 loss_function = 'MAE' learning_rate = 0.0001 weight_decay = 0.001 num_blocks = 2 dim = 128 interval_length = 5000 epochs = 50 target_value = 'wind_speed' features_num = 1

- num_blocks = 2，模型中的transformer block的数量为2。 - dim = 128，模型中的每个transformer block的隐藏层维度为128。 - interval_length = 5000，训练过程中每隔5000个batch输出一次训练信息。 - ...

epoch_loss = len(train_data)/batch_size 是什么意思

在机器学习中，假设训练数据集包含 N 个样本，batch_size 表示每个 batch 包含的样本数，则经过 N/batch_size 个 batch 就可以将所有样本都用于训练一次，这被称为一个 epoch。因此，可以计算一个 epoch 中...

Namespace(aa='rand-m9-mstd0.5-inc0,1,2,3,7,8,9,10,11,12,13,14,6', batch_size=64, clip_grad=None, color_jitter=0.4, cooldown_epochs=10, cutmix=0, cutmix_minmax=None, data_path='../OPTIMAL-31-37', data_set='IMNET', decay_epochs=30, decay_rate=0.1, device='cuda', dist_url='env://', distributed=False, drop=0.01, drop_block=None, drop_path=0.1, epochs=240, eval=False, inat_category='name', input_size=224, load_pretrain=False, lr=0.06, lr_noise=None, lr_noise_pct=0.67, lr_noise_std=1.0, min_lr=1e-05, mixup=0, mixup_mode='batch', mixup_prob=1.0, mixup_switch=True, mixup_switch_prob=0.5, model='seresnext50_32x4d', model_ema=True, model_ema_decay=0.99996, model_ema_force_cpu=False, momentum=0.9, no_aug=False, num_workers=10, opt='sgd', opt_betas=None, opt_eps=1e-08, output_dir='../deit-main/checkpoint/', patience_epochs=10, pin_mem=True, pretrain_address='', print_epoch=2, recount=1, remode='pixel', repeated_aug=False, reprob=0.25, resplit=False, resume='', scale=(0.2, 1.0), sched='cosine', seed=0, smoothing=0.1, start_epoch=0, train_interpolation='bicubic', use_prefetcher=False, warmup_epochs=5, warmup_lr=1e-06, weight_decay=0.0001, world_size=1)给出这段参数的详细解释

- num_workers: 数据加载器的工作线程数量。 - opt: 优化器名称。 - opt_betas: Adam 优化器的 beta 参数。 - opt_eps: Adam 优化器的 epsilon 参数。 - output_dir: 模型检查点的输出路径。 - patience_epochs: 在...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简
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安装包部署到docker中

安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP