for step, (images, labels) in tqdm(enumerate(train_loader), total=len(train_loader)):

时间: 2023-10-06 15:14:25 浏览: 35
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create_balanced_train_test.zip_The Divide

这段代码使用了Python中的内置函数`enumerate`来遍历`train_loader`中的每个元素，同时使用了`tqdm`库来显示进度条。每次迭代，`enumerate`会返回一个元组`(step, (images, labels))`，其中`step`是一个整数表示当前迭代的步数，`(images, labels)`是一个元组，其中`images`表示当前迭代的图像数据，`labels`表示当前迭代的标签数据。这段代码的作用是遍历训练集中的所有图像数据和标签数据，并且在遍历过程中显示进度条。
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train_test_val.py

转载于...使用前需要先修改好python代码的地址，然后创建好train、val、test三个文件夹，每个文件夹下都包含了images和labels。按照文件要求创建好文件夹运行即可。上传到这里方便自己以后下载
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Learn_Noisy_Labels_Medical_Images:[NeurIPS 2020]在医学图像分割中将人为错误与地面真相区分开来

该存储库包含2020年NeurIPS 2020年论文的PyTorch实施。 是Python代码的主要开发人员。 是数据模拟代码的主要开发者。如何使用我们的代码进行进一步研究我们建议尝试使用的toy-example来了解管道，这是MNIST的简化...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义超参数 batch_size = 64 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor类型 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 标准化，使得均值为0，标准差为1 ]) # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=True, transform=transform, download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=False, transform=transform, download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义CNN模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.relu1 = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu1(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu2(out) out = self.pool(out) out = out.view(-1, 64 * 7 * 7) out = self.fc1(out) out = self.relu3(out) out = self.fc2(out) return out # 实例化模型并定义损失函数和优化器 model = CNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每100个batch打印一次训练信息 if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) # 测试模型 model.eval() # 进入测试模式，关闭Dropout和BatchNormalization层 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))运行一下此代码

好的，运行这段代码需要先安装PyTorch库。如果已经安装了PyTorch库，可以直接在命令行或者Python IDE中运行这段代码，或者将这段代码保存为一个.py文件然后运行。在运行之前，需要将代码中的数据集路径修改为本地...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from torch.autograd import Variable from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.transforms import transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义超参数 num_epochs = 10 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 # 定义数据转换方式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) # 加载数据集 train_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/train/', transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/test/', transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义卷积神经网络结构 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=128) self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=15) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化卷积神经网络 net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将输入和标签转换为变量 images = Variable(images) labels = Variable(labels) # 将梯度清零 optimizer.zero_grad() # 向前传递 outputs = net(images) # 计算损失函数 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataset) // batch_size, loss.item())) # 测试模型 correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: # 向前传递 outputs = net(Variable(images)) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() # 计算准确率 print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))有没有测试到测试集

for images, labels in test_loader: # 向前传递 outputs = net(Variable(images)) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += ...

def train(dev, data_loader_train, data_loader_test, in_dim, h_dim, n_layers, n_classes, n_epochs, l_rate): model_trained = RNN(in_dim, h_dim, n_layers, n_classes).to(dev) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(dev) optimizer = torch.optim.Adam(model_trained.parameters(), lr=l_rate) rate_list = [] # 损失函数采用交叉熵、优化器采用的是Adam、训练过程中，逐epoch逐step,输出训练得到的损失函数loss情况,同时每个epoch结束，用测试数据进行测试，计算当前模型的分类准确率 # total_step = len(data_loader_train) for epoch in range(n_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(data_loader_train): image = images.float().to(dev) image = image.permute(0, 2, 1) labels = labels.long().to(dev) outputs = model_trained(image) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # if (i + 1) % 5 == 0: # print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' # .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item())) rate_correct = test(model_trained, data_loader_test, epoch) # 每迭代一轮，都测试并输出当前模型的识别准确率 rate_list.append(rate_correct) torch.save(model_trained.state_dict(), 'savemodel.dic') return rate_list

这是一个使用PyTorch实现的RNN（循环神经网络）模型的训练函数，其中使用了交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。函数的输入包括设备（GPU或CPU）、训练数据加载器、测试数据加载器、输入维度、隐藏层维度、层数、...

我希望你充当一个代码编译人员的角色，将下述Python代码编译成符合Mips32位指令集的，并且能在Mars仿真器中运行的汇编代码，代码如下：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 定义 MLP 神经网络模型 class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size) def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 设置超参数 input_size = 784 hidden_size1 = 100 hidden_size2 = 200 output_size = 10 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 准备数据集 train_dataset = MNIST(root='.', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 创建模型实例 model = MLP(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将图像数据展平 images = images.reshape(-1, input_size) # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每迭代100个批次，打印一次损失信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item())) print("训练完成！")

对于将Python代码编译成Mips32位指令集的汇编代码，我需要使用编译器工具来完成。...您可以使用Mars仿真器来运行生成的汇编代码。 如果您对Mips32位指令集的汇编代码不熟悉，建议您参考相关资料或教程来学习如何将...
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pytorch classification的.py_pytorch_pytorch分类_MNISTpytorch_

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net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

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假设MINST数据集在E:\MNIST\train-images.idx3-ubyte中，怎么使用pytorch搭建一个七层CNN网络并使用这个MNIST数据集进行训练和测试，写出代码

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for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) test_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) test_total += labels.size(0) ...

我希望你写一个基于MINIST数据集的神经网络，使用pytorch，实现手写数字分类。我希望有完整的代码结构，并输出测试结果。从if name == 'main':开始。不要解释，给出代码

for data in test_loader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() print(f'Accuracy of...

请用Anaconda3 写python代码： 设计自定义的ResNet 数据：MINST <导入必要的PyTorch包 1.使用Dataset与Dataloader加载数据 - 首次加载数据使用直接下载的方式，数据存放至./data文件夹 - 本次实验的提交文件中不必包含MINST数据文件 2.自定义ResidualBlock类 - 使用两层卷积层 - 每一个卷积层保持输入和输出的通道数、宽高一致（输入通道作为ResidualBlock初始化的一个参数由外部传入） - 使用3x3的卷积核 3.定义前面给出的模型结构并实例化网络模型、交叉熵损失、SGD优化器 4.定义单次训练/测试的函数训练阶段每300个batch打印一下损失 5.设置训练周期为10次，打印每个周期中训练过程中的模型损失及测试过程中的准确率 6.定义一个函数get_n_params，来计算上述模型中的参数个数 def get_n_params(model) Hint: 调研model.parameters()的使用 7.保存训练好的模型到文件resnet.pt

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