Train loss: 1.618: 0%| | 0/269 [00:05<?, ?it/s]C:\Users\AIPT2\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torchvision\utils.py:50: UserWarning: range will be deprecated, please use value_range instead. warnings.warn(warning)怎么解决
时间: 2023-07-21 07:39:29 浏览: 40
这个警告是由于 `torchvision` 工具包中的某些函数中的 `range` 参数即将被弃用,并建议使用 `value_range` 代替。为了避免这个警告,您可以在使用相关函数时将 `range` 参数替换为 `value_range` 参数。例如,如果您使用了 `torchvision.utils.make_grid` 函数,则可以像下面这样进行修改:
```python
from torchvision.utils import make_grid
grid = make_grid(images, nrow=4, padding=2, normalize=True, value_range=None)
```
将 `value_range` 参数的值设置为 `None`,表示不对像素值进行限制。这样就可以避免出现上述警告信息。
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print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.cpu().numpy(), '| test accuracy: %.2f' % accuracy)
这段代码是用来在训练过程中打印每个epoch的训练损失和测试准确率的。其中,epoch表示当前训练的轮数,loss.data.cpu().numpy()表示当前epoch的训练损失,accuracy表示当前epoch的测试准确率。通过'%.4f' % loss.data.cpu().numpy()和'%.2f' % accuracy将损失和准确率的值格式化为浮点数,并进行四舍五入保留4位和2位小数。最终输出的结果为:Epoch: X | train loss: Y | test accuracy: Z,其中X为当前训练的轮数,Y为当前epoch的训练损失,Z为当前epoch的测试准确率。
优化print('Epoch: %d, Train Loss: %.4f' % (epoch, np.mean(np.abs(error))))
可以尝试使用f-string来简化代码,如下所示:
```
print(f"Epoch: {epoch}, Train Loss: {np.mean(np.abs(error)):.4f}")
```
这样可以更清晰地表达输出的信息,并且代码更加简洁易读。