loss_batch 函数参数介绍

`loss_batch` 函数通常用于计算一个 batch 中多个样本的损失值。下面是它的参数介绍：

- `model`: 要计算损失值的模型。
- `xb`: 一个包含多个输入张量的列表。通常，第一个张量是输入数据，其余的张量是任何附加的输入（例如，标签或掩码）。
- `yb`: 一个包含多个目标张量的列表。通常，这些张量是模型的输出和目标值（例如，分类任务中的真实标签）。
- `loss_func`: 损失函数，它将模型的输出和目标值作为输入，并返回一个标量张量。
- `opt`: 优化器，用于更新模型的参数。
- `cb_handler`: 回调函数处理程序，用于处理回调函数列表中的回调函数。
- `metrics`: 一个度量标准列表，用于计算训练期间每个批次的度量值。

`loss_batch` 函数的返回值是一个元组 `(loss, *metrics)`, 其中 `loss` 是这个 batch 的损失值，`metrics` 是指定的度量标准的值。

相关问题

epochs = 200 def train(train_loader): train_ls = [] for epoch in range(epochs): loss_sum = 0 for train_batch, labels_batch in train_loader: train_batch, labels_batch = train_batch.to(device), labels_batch.to(device) #preds = torch.clamp(model(train_batch), 1, float('inf')) #l = loss(torch.log(preds), torch.log(labels_batch)) l = loss(model(train_batch),labels_batch) optimizer.zero_grad() l.backward() optimizer.step() loss_sum += l.item() train_ls.append(loss_sum) plt.plot(range(epochs), train_ls) plt.show() train(train_loader)

这段代码是一个完整的训练函数，可以将模型训练200个epochs。代码中的train_loader是一个数据加载器，用于加载训练数据集。在每个epoch中，代码会遍历train_loader中的每个batch并将其送入模型进行训练，同时计算每个batch的损失值。损失值的计算方法是通过模型预测值和标签值计算得到的。在损失值计算完成后，代码会调用optimizer.zero_grad()清空模型的梯度缓存，然后调用l.backward()计算梯度，再调用optimizer.step()更新模型参数。损失值也会累加到loss_sum中。每个epoch的损失值会被添加到train_ls列表中。最终代码会绘制出每个epoch的损失值，以便我们可以观察训练过程中的损失变化情况。

需要在learning_curve函数里里得到train_loss，score参数如何设置

在 `learning_curve` 函数中，`train_loss` 和 `score` 参数都需要传入一个函数对象，分别用于计算训练损失和评估模型性能。

对于 `train_loss` 参数，你可以传入一个函数来计算每一轮训练后的损失，该函数应该接受一个训练集的迭代器和模型对象，然后返回当前训练轮次的平均损失。

对于 `score` 参数，通常情况下，你可以传入一个函数来评估模型的性能，该函数应该接受一个测试集的迭代器和模型对象，然后返回一个评估指标，例如准确率、F1 值等等。

具体的实现，可以参考以下示例代码：

import torch
from sklearn.metrics import accuracy_score

def train_loss(data_loader, model):
    model.train()
    loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    total_loss = 0.0
    n = 0

    for batch in data_loader:
        inputs, targets = batch
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)
        total_loss += loss.item() * len(inputs)
        n += len(inputs)

    return total_loss / n

def test_score(data_loader, model):
    model.eval()
    y_true, y_pred = [], []

    with torch.no_grad():
        for batch in data_loader:
            inputs, targets = batch
            outputs = model(inputs)
            _, preds = torch.max(outputs, dim=1)
            y_true.extend(targets.tolist())
            y_pred.extend(preds.tolist())

    return accuracy_score(y_true, y_pred)

# 使用示例
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import numpy as np

X_train = np.random.random(size=(1000, 10))
y_train = np.random.randint(0, 2, size=(1000,))
train_dataset = TensorDataset(torch.tensor(X_train), torch.tensor(y_train))
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

X_test = np.random.random(size=(200, 10))
y_test = np.random.randint(0, 2, size=(200,))
test_dataset = TensorDataset(torch.tensor(X_test), torch.tensor(y_test))
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

from skorch import NeuralNetClassifier
from skorch.callbacks import EarlyStopping

net = NeuralNetClassifier(
    module=torch.nn.Linear(10, 2),
    criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss,
    optimizer=torch.optim.SGD,
    max_epochs=100,
    callbacks=[EarlyStopping(patience=5)],
)

from skorch.utils import to_device
from functools import partial

to_device(net, 'cuda')

partial_train_loss = partial(train_loss, model=net.module_)
partial_test_score = partial(test_score, model=net.module_)

from skorch.utils import to_numpy
train_loss_values, test_score_values = learning_curve(
    net, train_loader, train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 5),
    scoring=partial_test_score, scoring_train=partial_train_loss,
    device='cuda', verbose=1, n_jobs=1
)

print('Train loss:', train_loss_values)
print('Test score:', test_score_values)

在这个例子中，我们定义了两个函数 `train_loss` 和 `test_score`。其中，`train_loss` 用于计算每一轮训练后的平均损失，`test_score` 用于评估模型在测试集上的准确率。我们通过 `partial` 函数将这两个函数转化为只需要传入数据集和模型对象的函数对象，并将它们作为 `scoring_train` 和 `scoring` 参数传给 `learning_curve` 函数。在 `learning_curve` 函数中，我们使用 `train_sizes` 参数来控制不同大小的训练集上的训练和评估，并使用 `n_jobs` 参数来并行计算。

最终，`learning_curve` 函数将返回训练集大小和对应的训练损失以及测试集大小和对应的评估指标，你可以将它们用于可视化学习曲线。