解释Eval iter: 0

时间: 2024-03-28 15:37:41 浏览: 75
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iter.js:类似于C＃LINQJavaScript迭代器库

在PaddleDetection中，`Eval iter: 0` 是一个日志信息，通常出现在模型评估过程中。其中 `Eval` 表示评估过程，`iter: 0` 表示当前评估是在第0个迭代上进行的。通常情况下，在每个迭代结束后，程序都会输出一条类似的日志信息，用于显示当前评估的进度和状态，以便用户了解评估过程的情况。
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caffemodel

VGG_VOC0712Plus_SSD_300x300_iter_240000.caffemodel

I0701 12:40:53.262286 32319 solver.cpp:546] Test net output #0: detection_eval = 0.904216 I0701 12:40:53.262420 32319 solver.cpp:337] Optimization Done. I0701 12:40:53.262426 32319 caffe.cpp:254] ...

ppdet.engine INFO: Eval iter: 0

这里提到了 Eval iter，表示是模型评估的迭代次数，此处是第一次迭代。 ppdet.metrics.metrics INFO: Accumulating evaluatation results... 这里提到了 Accumulating evaluation results，表示正在累积评估结果。...

不要在命令行输出 detectron2 的 config文件参数，如 MIN_SIZES: - 400 - 500 - 600 - 700 - 800 - 900 - 1000 - 1100 - 1200 DETECTIONS_PER_IMAGE: 100 EVAL_PERIOD: 500 EXPECTED_RESULTS: [] KEYPOINT_OKS_SIGMAS: [] PRECISE_BN: ENABLED: false NUM_ITER: 200 VERSION: 2 VIS_PERIOD: 0 等

了解，你可以在训练脚本中添加以下代码，禁止在命令行输出 detectron2 的 config 文件参数： python import logging logging.getLogger('detectron2').setLevel(logging.WARNING) 这样就会把 detectron2 的...

def evaluate_accuracy(net, data_iter): # evaluate 估计 accuracy 精确性 if isinstance(net, torch.nn.Module): # instance 例子 net.eval() # evalution metric = Accumulator(2) # metric 公制 度量标准 accumulate 累加 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # numel number of element return metric[0] / metric[1] # metric 度量标准 报错 ZeroDivisionError: float division by zero

这个错误是因为 metric[1] 的值为 0，导致除数为 0，无法进行除法操作。... if metric[1] == 0: return 0.0 else: return metric[0] / metric[1] 这样就可以避免 ZeroDivisionError 的问题了。

def evaluate_accuracy(net, data_iter): #@save """计算在指定数据集上模型的精度""" if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() # 将模型设置为评估模式 metric = Accumulator(2) # 正确预测数、预测总数 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter:

具体来说，它接受一个神经网络模型 net 和一个数据迭代器 data_iter，并返回模型在数据集上的正确预测数和预测总数。 首先，isinstance(net, torch.nn.Module) 判断 net 是否是 torch.nn.Module 类型，...

为代码添加注释def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save """使⽤GPU计算模型在数据集上的精度""" if isinstance(net, nn.Module): net.eval() # 设置为评估模式 if not device: device = next(iter(net.parameters())).device # 正确预测的数量，总预测的数量 metric = d2l.Accumulator(2) with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: if isinstance(X, list): # BERT微调所需的（之后将介绍） X = [x.to(device) for x in X] else: X = X.to(device) y = y.to(device) metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1]

# 该函数用于在GPU上计算模型在数据集上的准确度，并返回准确度 def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): ... net.eval() # 如果没有指定device，则使用第一个参数的... return metric[0] / metric[1]

def evaluate_accuracy(net, data_iter): if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval() metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] 中metric = Accumulator(2)这一行是什么意思，其中Accumulator类如下： class Accumulator: """在n个变量上累加。""" def __init__(self, n): self.data = [0.0] * n def add(self, *args): self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)] def reset(self): self.data = [0.0] * len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx]

- reset(self): 将累加器中的值重置为0。 - __getitem__(self, idx): 通过索引获取累加器中的值。 在上述代码中，metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel())将模型预测的准确率和样本数量依次传入add()...

def vali_test(config, model, data_iter, LOSS): t = time.time() model.eval() loss_total = 0 output_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) labels_all = torch.FloatTensor([]).to(config.device) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = LOSS(outputs, labels) loss_total += loss labels_all = torch.cat((labels_all, labels), 0) output_all = torch.cat((output_all, outputs), 0) loss = loss_total / len(data_iter) print(' ' * 22 + ' | loss: {:.4f}'.format(loss.item()), end='') output_result = evaluate(output_all, labels_all, config.classify_type) print(' | time: {:.4f}s'.format(get_time_dif(t))) return loss.item(), output_result

首先，将模型设置为评估模式，通过调用 model.eval() 来实现。接下来，定义一些变量用于记录评估过程的信息。loss_total 用于累计损失值，output_all 用于存储模型的输出结果，labels_all 用于存储真实的...

def evaluate(config, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(labels_all, predict_all, target_names=config.class_list, digits=4) confusion = metrics.confusion_matrix(labels_all, predict_all) return acc, loss_total / len(data_iter), report, confusion return acc, loss_total / len(data_iter)

这是一个用于模型评估的函数，输入参数包括配置文件config、模型model、数据迭代器data_iter以及一个布尔值test，表示是否进行测试。函数首先将模型设为评估模式（eval()），然后在数据迭代器上进行循环，对每个文本...

def test(config, model, test_iter): # test model.load_state_dict(torch.load(config.save_path)) model.eval() start_time = time.time() test_acc, test_loss, test_report, test_confusion = evaluate(config, model, test_iter, test=True) msg = 'Test Loss: {0:>5.2}, Test Acc: {1:>6.2%}' print(msg.format(test_loss, test_acc)) print("Precision, Recall and F1-Score...") print(test_report) print("Confusion Matrix...") print(test_confusion) time_dif = get_time_dif(start_time) print("Time usage:", time_dif)怎么实现的

model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F....

如何根据iter看其他参数

如果只有迭代次数（iter），可以通过在代码中设置相应参数的取值范围，再对比不同轮数下的结果，来进行参数调优。具体流程如下： 1. 设置参数范围：在调用xgb.cv函数之前，可以将需要调整的参数取值范围设置好，...

解读这段代码def val(val_set, max_iter=100, flag=False): print('Start val') data_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_set, shuffle=True, batch_size=opt.batchSize, num_workers=int(opt.workers)) val_iter = iter(data_loader) n_correct = 0 loss_avg = utils.averager() if not flag: max_iter = min(max_iter, len(data_loader)) else: max_iter = max(max_iter, len(data_loader)) for i in range(max_iter): # data = val_iter.next() # # data = next(val_iter) # try: # data=next(val_iter) # except StopIteration: # return try: data = val_iter.next() except: val_iter = iter(data_loader) # 再次读取，获取数据 data = val_iter.next() cpu_images, cpu_texts = data batch_size = cpu_images.size(0) utils.loadData(image, cpu_images) t, l = converter.encode(cpu_texts) utils.loadData(text, t) utils.loadData(length, l) with torch.no_grad(): crnn.eval() preds = crnn(image) crnn.train() preds_size = torch.IntTensor([preds.size(0)] * batch_size) cost = criterion(preds, text, preds_size, length) loss_avg.add(cost) _, preds = preds.max(2) preds = preds.transpose(1, 0).contiguous().view(-1) sim_preds = converter.decode(preds.data, preds_size.data, raw=False) for pred, target in zip(sim_preds, cpu_texts): if pred == target: n_correct += 1

它接收一个数据集 val_set，将其封装成一个 DataLoader 对象，并迭代 max_iter 次进行验证。如果 flag 为 False，则 max_iter 不得超过数据集的长度；否则 max_iter 不得小于数据集的长度。在每次迭代...

load('C:\Users\15878\Desktop\data\PAdata.mat'); behav=PAdata; fac=2; isok=1; a=sortrows(behav,[3,fac]); iter=1; while isok iter=iter+1; sprintf('iter=%d',iter) i=1; g=[]; while i < 19 g=[g randperm(3)]; i=i+1; end g=[g randperm(2)] i=1; while i < 43 g=[g randperm(3)]; i=i+1; end g=[g randperm(1)]; for i=1:3 m(i)=mean(a(g'==i,fac)); s(i)=std(a(g'==i,fac)); end if max(m)-min(m)<0.15 & max(s)-min(s) < 0.15 tmp=[a(:,fac) g' a(:,1)]; tmp=sortrows(tmp,3); tmp=tmp(:,1:2); eval(sprintf('save PAvbm%d.txt -ascii -tabs tmp',fac)); isok=0; end end 详细解释代码

外部循环（iter循环）用于生成随机组合（g）的过程，直到满足一定条件。内部循环（i循环）用于生成不同性别和标签组合的随机数。最后，使用生成的随机组合（g）计算每个组合的平均值（m）和标准差（s）。 在循环的...

evaluate_accuracy(net, test_iter)改写为python

model.eval() # 将模型设置成评估模式，关闭dropout等训练相关的层 total_correct = 0 with torch.no_grad(): # 防止梯度计算影响速度 for images, labels in data_loader: # 数据加载器返回一批图片和标签 ...

class LWLActor(BaseActor): """Actor for training the LWL network.""" def __init__(self, net, objective, loss_weight=None, num_refinement_iter=3, disable_backbone_bn=False, disable_all_bn=False): """ args: net - The network model to train objective - Loss functions loss_weight - Weights for each training loss num_refinement_iter - Number of update iterations N^{train}_{update} used to update the target model in each frame disable_backbone_bn - If True, all batch norm layers in the backbone feature extractor are disabled, i.e. set to eval mode. disable_all_bn - If True, all the batch norm layers in network are disabled, i.e. set to eval mode. """ super().__init__(net, objective) if loss_weight is None: loss_weight = {'segm': 1.0} self.loss_weight = loss_weight self.num_refinement_iter = num_refinement_iter self.disable_backbone_bn = disable_backbone_bn self.disable_all_bn = disable_all_bn def train(self, mode=True): """ Set whether the network is in train mode. args: mode (True) - Bool specifying whether in training mode. """ self.net.train(mode)

即将其设置为eval模式）和disable_all_bn（如果为True，则禁用网络中的所有批归一化层，即将其设置为eval模式）。 在该类中，train方法用于设置网络是否处于训练模式。默认情况下，该方法将网络设置为训练模式。...

解释一下上面代码中while语句

让我们逐行解释该while循环的作用： python iter = 1; while isok iter = iter + 1; sprintf('iter=%d', iter) i = 1; g = []; while i g = [g randperm(3)]; i = i + 1; end g = [g randperm(2)]; ...

clear;clc; %-----load behavioral data------% load('C:\Users\15878\Desktop\data.mat'); behav=PAdata; %---set orginal value for PA -----% fac=2; %PA label isok=1; a=sortrows(behav,[3,fac]);%0 male;1 female; iter=1; while isok iter=iter+1; sprintf('iter=%d',iter) i=1; g=[]; while i < 19 % male=56,label=1 g=[g randperm(3)]; i=i+1; end g=[g randperm(2)] i=1; while i < 43; % female=139,label=2 13/group 136 g=[g randperm(3)]; i=i+1; end g=[g randperm(1)]; % additional seven males for i=1:3 m(i)=mean(a(g'==i,fac)); s(i)=std(a(g'==i,fac)); end % sprintf('%f',max(m)-min(m)) % sprintf('%f',max(s)-min(s)) if max(m)-min(m)<0.15 & max(s)-min(s) < 0.15 tmp=[a(:,fac) g' a(:,1)]; tmp=sortrows(tmp,3); tmp=tmp(:,[1:2]); eval(sprintf('save PAvbm%d.txt -ascii -tabs tmp',fac)); isok=0; end end 代码详细解释

外部循环（iter循环）用于生成随机组合（g）的过程，直到满足一定条件。内部循环（i循环）用于生成不同性别和标签组合的随机数。最后，使用生成的随机组合（g）计算每个组合的平均值（m）和标准差（s）。 在循环的...
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