loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = t.optim.Adam(resnet.parameters())

时间: 2023-06-23 11:09:19 浏览: 143
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optipng.js:原生javascript png优化器。 现场演示

这是一个 PyTorch 中进行深度学习模型训练时常用的代码片段。 `nn.CrossEntropyLoss()` 是一个损失函数，用于计算分类问题中预测结果与真实标签之间的差异，并输出一个标量值作为损失值。 `optim.Adam()` 是一个优化器，用于更新神经网络模型中的参数，以最小化损失函数。Adam 是一种常用的自适应学习率优化算法。 `resnet.parameters()` 是指定需要更新的参数，这里是 ResNet 网络的所有参数。 这段代码的作用是定义了一个使用 CrossEntropyLoss 损失函数和 Adam 优化器对 ResNet 网络进行训练的过程。
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loss = smp.utils.losses.DiceLoss()，metrics = [ smp.utils.metrics.IoU(threshold=0.5), ] optimizer = torch.optim.Adam([ dict(params=model1.parameters(), lr=0.0001), ])请输出unet分割训练及验证代码

optimizer = torch.optim.Adam([ dict(params=model.parameters(), lr=0.0001), ]) # 定义训练和验证函数 def train(model, dataloader, loss_fn, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_iou = 0.0...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=model_lr) scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=EPOCHS, eta_min=1e-6) # 定义LDAM损失函数 cls_num_list = [len(dataset_train[dataset_train.targets...

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criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): # ...省略训练代码... # 保存模型状态字典 torch.save(model....

使用深度卷积神经网络，(自己构造或者采用预训练模型 VGG, GoogLeNet, ResNet, DenseNet 等)，对图像数据集 CIFAR-10（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html） 进行分类，该数据集的训练集包含 50000 张图片，测试集包含 10000 张图片。 要求：需要把训练集划分出 10000 张图片作为验证集，用来进行模型选择，可以使用 Kaggle 的免费 GPU 进行训练。需要在训练集和测试集上画出 accuracy vs. epochs，在验证 集上画出 loss vs. epochs，总共 3 幅图。

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) 然后，我们可以开始训练模型： python import numpy as np num_epochs = 20 train_loss = [] valid_loss = [] ...

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criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=learning_rate) # ...其他训练循环部分... 5. 训练和评估模型： python for epoch in range(num_epochs)...

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optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 假设输入数据和标签已经准备好 inputs = ... # 形状应该是 (batch_size, 3, height, width) labels = ... # 形状应该是 (batch_size, 1) 或者 ...

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criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(resnet50.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 for epoch in range(10): for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to...

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