with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')
时间: 2024-03-31 18:38:48 浏览: 139
这段代码用于在验证集上评估模型的表现,并保存表现最好的模型。
首先,我们使用with torch.no_grad()语句块来关闭梯度计算,以便在验证过程中不产生梯度。然后,我们遍历验证集中的所有mini-batch,对每个mini-batch进行预测,并计算预测结果和标签数据之间的损失函数值。
接着,我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中,并统计当前mini-batch中正确分类的样本数,并将其累加到acc中,以便后续计算平均准确率。
在验证过程中,我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的类别,并将其作为预测结果。然后,我们将预测结果和标签数据进行比较,统计正确分类的样本数。
在每个epoch结束后,我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss,并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现,则将当前模型保存到指定的路径save_path中。
最后,我们输出"Finished Training"表示训练过程结束。
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with torch.no_grad(): # `validate_loader`迭代器对验证集进行迭代,每次迭代都会计算模型的输出和损失,并记录最佳的准确率和模型参数 val_bar = tqdm(validate_loader, file=sys.stdout) for val_data in val_bar: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num writer.add_scalar('Loss/test', running_loss / train_steps, epoch) writer.add_scalar('Accuracy/test', val_accurate, epoch) print('[epoch %d] val_loss: %.3f val_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / train_steps, val_accurate)) if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) writer.add_graph(mynet, input) writer.close() print('Finished Training') 请详细解释这段代码
这段代码实现了一个基于PyTorch的模型训练的过程,主要包括以下几个步骤:
1. 使用PyTorch提供的no_grad()上下文管理器,关闭自动求导功能,避免在验证集上浪费计算资源。
2. 使用PyTorch提供的tqdm库,对验证集数据进行迭代,每次迭代都计算模型的输出和损失,并记录最佳的准确率和模型参数。
3. 使用PyTorch提供的torch.max()函数,对输出结果进行argmax操作,得到预测的类别标签。
4. 使用PyTorch提供的torch.eq()函数,计算预测结果和真实标签相等的数量,并累加计算正确的样本数。
5. 计算验证集的准确率,即正确样本数除以总样本数。
6. 使用PyTorch提供的tensorboardX库,将训练过程中的损失和准确率记录到TensorBoard中,方便后续的可视化分析。
7. 使用PyTorch提供的torch.save()函数,保存最佳模型的参数。
8. 输出当前训练的epoch数、验证集损失和准确率等信息。
总体来说,这段代码实现了一个基本的模型训练流程,包括数据迭代、模型计算、损失计算、反向传播等步骤,并将训练过程中的关键信息保存到TensorBoard中,方便后续的分析和展示。同时,在验证集上使用最佳模型参数进行验证,并保存最佳模型参数,以便后续使用。
def train(train_dataset, val_dataset, batch_size, epochs, learning_rate, wt_decay, print_cost=True, isPlot=True): # 加载数据集并分割batch train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size) # x = data.DataLoader(train_dataset) # x_train_label, y_train_label = train_test_split(x, test_size = 0.2, stratify=y, shuffle=True) # 构建模型 model = FaceCNN() # 加载模型 # model = torch.load('./model/model.pth') model.to(device) # 损失函数和优化器 compute_loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay) # 学习率衰减 # scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.8) for epoch in range(epochs): loss = 0 model.train() model = model.to(device) for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model.forward(images.to(device)) loss = compute_loss(outputs, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() # 打印损失值 if print_cost: print('epoch{}: train_loss:'.format(epoch + 1), loss.item()) # 评估模型准确率 if epoch % 10 == 9: model.eval() acc_train = validate(model, train_dataset, batch_size) acc_val = validate(model, val_dataset, batch_size) print('acc_train: %.1f %%' % (acc_train * 100)) print('acc_val: %.1f %%' % (acc_val * 100)) return model
这段代码实现了一个训练函数 `train()`,用于训练一个人脸表情识别模型。具体步骤如下:
1. 加载数据集并分割 batch:使用 `DataLoader` 将训练数据集 `train_dataset` 加载,并按照指定的 `batch_size` 进行分割,得到一个数据加载器 `train_loader`。
2. 构建模型:创建一个人脸表情识别模型 `FaceCNN` 的实例。
3. 将模型移动到设备:将模型移动到指定的设备上,通常是 GPU 设备。
4. 定义损失函数和优化器:使用交叉熵损失函数和随机梯度下降(SGD)优化器。
5. 进行训练循环:按照指定的 `epochs` 进行训练循环,在每个 epoch 中,遍历训练数据集的每个 batch。
6. 清除梯度:在每个 batch 的训练之前,使用 `optimizer.zero_grad()` 清除模型参数的梯度。
7. 前向传播和计算损失:通过模型的前向传播获取预测结果,并计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。
8. 反向传播和参数更新:通过调用 `loss.backward()` 进行反向传播,计算参数的梯度,并使用 `optimizer.step()` 更新模型的参数。
9. 打印损失值:如果 `print_cost` 参数为 True,在每个 epoch 完成后打印当前 epoch 的训练损失。
10. 评估模型准确率:如果当前 epoch 的索引是 9 的倍数,即每 10 个 epoch,使用验证集 `val_dataset` 对模型进行评估,并打印训练集和验证集的准确率。
11. 返回训练好的模型。
通过这些步骤,代码实现了对人脸表情识别模型进行训练的过程,包括模型的构建、损失函数的定义、优化器的设置、训练循环的执行和模型参数的更新。
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