cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
时间: 2023-03-28 16:02:24 浏览: 105
这是一个关于深度学习中损失函数的问题,我可以回答。这段代码使用了 fluid 框架中的 square_error_cost 函数计算预测值 y_predict 和真实值 y 之间的平方误差,然后使用 mean 函数计算平均损失。
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def cnn_model(image): temp = fluid.layers.conv2d(input=image, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=128, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') temp = fluid.layers.dropout(temp, dropout_prob=0.1) fc1 = fluid.layers.fc(input=temp, size=128, act="leaky_relu") fc2 = fluid.layers.fc(input=fc1, size=32, act="leaky_relu") drop_fc2 = fluid.layers.dropout(fc2, dropout_prob=0.1) predict = fluid.layers.fc(input=drop_fc2, size=1, act=None) predict = fluid.layers.tanh(predict / 4) return predict
这是一个使用卷积神经网络(CNN)构建的模型。它接受一个图像作为输入,并通过一系列的卷积层、激活函数、池化层和全连接层来提取图像的特征并进行分类。
首先,输入图像经过一个32个过滤器、大小为5x5的卷积层,步长为2,使用ReLU激活函数进行特征提取。然后,再经过一个相同的卷积层进行进一步的特征提取。接下来,再经过一个64个过滤器、大小为5x5的卷积层和一个3x3的池化层。之后,再经过一个64个过滤器、大小为3x3的卷积层和一个1x1的池化层。
接下来,通过一个128个神经元的全连接层和一个32个神经元的全连接层进行特征融合和分类。在全连接层之后,使用了0.1的dropout来减少过拟合。最后,通过一个只有一个神经元的全连接层输出预测结果,并使用tanh函数将输出值缩放到[-1,1]范围内。
这个模型还有一些被注释掉的代码,可能是之前尝试过的其他网络结构或参数设置。
# 加载模型 my_model = myModel() my_model.eval() params_file_path = './mnist_predict_model.pdparams' param_dict = paddle.load(params_file_path) my_model.load_dict(param_dict) test_loader = load_data('valid') results=[] for batch_id, data in enumerate(test_loader()): # 准备数据 images, labels = data images = paddle.to_tensor(images) labels = paddle.to_tensor(labels) # 预测 predicts = my_model(images) acc = fluid.layers.accuracy(input=predicts, label=labels) for pred in predicts: results.append(np.argmax(pred)) #转化测试结果,输出是每种类别的概率,取概率最大的类别作为该图片的预测结果
这段代码是使用PaddlePaddle框架对一个已经训练好的模型进行测试,使用的是MNIST数据集。具体流程如下:
1. 加载模型:创建一个`myModel`实例,并加载预训练好的参数。
2. 准备数据:使用`load_data`函数加载验证集数据,并将数据转换为PaddlePaddle框架可用的张量格式。
3. 预测:将测试数据输入模型,得到预测结果。使用`fluid.layers.accuracy`函数计算预测准确率,并将每张图片的预测结果保存到`results`列表中。
4. 输出预测结果:将模型的预测结果转换为最终的分类标签,并输出预测结果。
需要注意的是,这个模型的预测结果是每个类别的概率分布,所以需要使用`np.argmax`函数取概率最大的类别作为该图片的预测结果。