创建一个训练和测试循环,以将您在 2 中创建的模型拟合到您在 1 中创建的数据。 要测量模型精度,您可以创建自己的精度函数或使用 TorchMetrics 中的精度函数。 训练模型足够长的时间,使其准确率达到 96% 以上
时间: 2023-12-10 10:42:35 浏览: 43
好的,我可以提供一个基本的训练和测试循环来训练模型,并使用 TorchMetrics 中的精度函数来衡量模型的准确性。以下是代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchmetrics import Accuracy
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
self.fc2 = nn.Linear(20, 2)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 定义训练和测试循环
def train(model, criterion, optimizer, train_loader, epoch):
model.train()
train_loss = 0
correct = 0
total = 0
acc = Accuracy()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss += loss.item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
total += target.size(0)
acc.update(pred, target)
print('Train Epoch: {} Loss: {:.6f} Acc: {:.4f}'.format(
epoch, train_loss / len(train_loader), acc.compute()))
def test(model, criterion, test_loader):
model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
total = 0
acc = Accuracy()
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
test_loss += loss.item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
total += target.size(0)
acc.update(pred, target)
print('Test set: Average loss: {:.6f}, Accuracy: {:.4f}'.format(
test_loss / len(test_loader), acc.compute()))
# 准备数据
train_data = torch.randn(1000, 10)
train_labels = torch.randint(0, 2, (1000,))
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_data, train_labels)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_data = torch.randn(500, 10)
test_labels = torch.randint(0, 2, (500,))
test_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(test_data, test_labels)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(1, 100):
train(model, criterion, optimizer, train_loader, epoch)
test(model, criterion, test_loader)
if Accuracy().compute() > 0.96:
print('Reached desired accuracy of 96%')
break
```
在这个例子中,我们定义了一个简单的两层神经网络作为模型,使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。我们还定义了一个 `train` 和 `test` 函数来执行训练和测试循环,并在每个周期结束时输出损失和准确率。
在训练循环中,我们通过对每个小批量数据计算损失、反向传播和更新参数来训练模型。我们还使用 TorchMetrics 库中的 `Accuracy` 函数来计算准确率。在测试循环中,我们使用相同的模型和损失函数来评估模型在测试集上的性能,并计算准确率。
最后,我们在训练循环中迭代多个周期,直到模型的准确率达到 96% 以上。
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