●将项目实战的源码放入python编程环境进行运行(训练集和测试集比例: 6:4)●实验结果进行分析 ●查阅资料或者小组讨论,讨论如何改进算法,比如步长如何改进? ●对源码进行更加详细的注释 ●对如下概念查阅相关资料,给出定义或者解释: 训练集、测试集、(模型) 训练、预测、MAE、MSE、标准化、归一化家庭作业报告. (模板),文件名以如下格式: 学号-班级-姓名-第x次家庭作业.docx

时间: 2023-04-03 19:03:11 浏览: 104
我可以回答这个问题。将项目实战的源码放入Python编程环境进行运行后,可以得到实验结果。对实验结果进行分析后,可以讨论如何改进算法,比如可以考虑如何改进步长。此外,对源码进行更加详细的注释也是非常必要的。关于概念方面,训练集是用来训练模型的数据集,测试集是用来测试模型性能的数据集。模型训练是指使用训练集来训练模型,预测是指使用训练好的模型来进行预测。MAE和MSE是用来评估模型预测性能的指标,标准化和归一化是用来对数据进行预处理的方法。至于家庭作业报告的模板,文件名应该以学号-班级-姓名-第x次家庭作业.docx的格式命名。
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cifar100图像分类实验训练集和测试集loss和acc曲线绘制源码

以下是使用PyTorch绘制cifar100图像分类实验训练集和测试集loss和acc曲线的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt # 定义超参数 batch_size = 128 lr = 0.1 momentum = 0.9 weight_decay = 1e-4 epochs = 50 # 加载数据集 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761)) ]) test_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5071, 0.4867, 0.4408), (0.2675, 0.2565, 0.2761)) ]) train_set = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) test_set = torchvision.datasets.CIFAR100(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2) # 定义模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True) self.fc = nn.Linear(256 * 8 * 8, 100) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu1(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = self.relu2(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = self.relu3(x) x = x.view(-1, 256 * 8 * 8) x = self.fc(x) return x # 定义损失函数和优化器 net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay) # 训练模型 train_loss_list = [] train_acc_list = [] test_loss_list = [] test_acc_list = [] for epoch in range(epochs): train_loss = 0 train_acc = 0 net.train() for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) train_acc += (predicted == labels).sum().item() train_loss /= len(train_loader.dataset) train_acc /= len(train_loader.dataset) train_loss_list.append(train_loss) train_acc_list.append(train_acc) test_loss = 0 test_acc = 0 net.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) test_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) test_acc += (predicted == labels).sum().item() test_loss /= len(test_loader.dataset) test_acc /= len(test_loader.dataset) test_loss_list.append(test_loss) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch [%d/%d], Train Loss: %.4f, Train Acc: %.4f, Test Loss: %.4f, Test Acc: %.4f' % (epoch+1, epochs, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc)) # 绘制loss和acc曲线 plt.plot(range(epochs), train_loss_list, label='train') plt.plot(range(epochs), test_loss_list, label='test') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() plt.plot(range(epochs), train_acc_list, label='train') plt.plot(range(epochs), test_acc_list, label='test') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() ``` 运行该代码,即可绘制出cifar100图像分类实验训练集和测试集loss和acc曲线。

怎样根据时间段,将数据集划分为训练集和测试集,并写出源码

在划分数据集为训练集和测试集时,我们需要考虑到时间序列的特殊性,即数据集中的每个样本都与先前的样本相关联。因此,我们不能随机地将数据集分成训练集和测试集,而是需要根据时间段来划分。 下面是一个简单的Python代码示例,用于根据时间段划分数据集为训练集和测试集: ```python import pandas as pd # 读取数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 将日期列转换为时间戳 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) # 根据时间段划分数据集 train = data[data['date'] < '2019-01-01'] test = data[data['date'] >= '2019-01-01'] # 输出训练集和测试集的大小 print("训练集大小:", len(train)) print("测试集大小:", len(test)) ``` 在这个示例中,我们首先读取了数据集。然后,我们将日期列转换为时间戳,以便我们可以使用时间戳进行数据集的划分。接下来,我们使用“<”运算符将数据集分成训练集和测试集。具体来说,我们将所有日期早于“2019-01-01”的样本划分为训练集,将所有日期晚于或等于“2019-01-01”的样本划分为测试集。最后,我们输出了训练集和测试集的大小。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际上我们可以根据不同的需求进行更复杂的数据集划分。

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