def train(images, labels, epoch, training_mode): with tf.GradientTape() as tape: if training_mode == 'full': predictions = bc_model(images) elif training_mode == 'latent': z, _, _ = cmvae_model.encode(images) predictions = bc_model(z) elif training_mode == 'reg': z = reg_model(images) predictions = bc_model(z) recon_loss = tf.reduce_mean(compute_loss(labels, predictions)) gradients = tape.gradient(recon_loss, bc_model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, bc_model.trainable_variables)) train_loss_rec_v(recon_loss)
时间: 2024-04-29 20:19:41 浏览: 12
这段代码实现了一个模型的训练过程,训练的是一个基于条件变分自编码器(CMVAE)的卷积神经网络(CNN),可以在完全训练模式、潜变量训练模式和正则化训练模式下进行。这里的`bc_model`是一个卷积神经网络模型,`cmvae_model`是一个条件变分自编码器模型,`reg_model`是一个正则化模型。`compute_loss`是一个计算损失函数的函数。
在训练过程中,首先根据训练模式(`training_mode`)选择不同的模型进行预测(`predictions = bc_model(images)`),然后计算预测结果与标签数据的损失(`recon_loss = tf.reduce_mean(compute_loss(labels, predictions))`)。接着,使用`tf.GradientTape`记录损失函数对模型参数的梯度,然后使用优化器(`optimizer`)对模型参数进行更新,使得模型能够更好地拟合数据。最后,将损失函数值记录在一个变量中(`train_loss_rec_v(recon_loss)`),以便进行可视化和监控训练过程中的损失变化。
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@tf.function def train_step(images, labels): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(images, training=True) loss = loss_object(labels, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) train_loss(loss) train_accuracy(labels, predictions)
这段代码定义了一个 TensorFlow 2.0+ 的计算图函数 `train_step`,用来进行一次训练迭代。函数的输入参数是 `images` 和 `labels`,分别表示训练数据的图像和标签。函数的核心是使用 `tf.GradientTape()` 记录前向传播过程中的计算图,计算出损失函数对各个可训练参数的梯度,并用优化器进行参数的更新。同时,函数还记录了训练过程中的损失函数和准确率的度量指标的数值,以便后续的输出和可视化。
@tf.function def train_step(mats, labels): with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(mats, training=True) loss = loss_object(labels, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) train_loss(loss) train_accuracy(labels, predictions)
这段代码与前面的代码非常相似,只是输入的参数发生了变化。这里的 `train_step` 函数的输入参数是 `mats` 和 `labels`,分别表示训练数据的数学公式和标签。函数的核心是使用 `tf.GradientTape()` 记录前向传播过程中的计算图,计算出损失函数对各个可训练参数的梯度,并用优化器进行参数的更新。同时,函数还记录了训练过程中的损失函数和准确率的度量指标的数值,以便后续的输出和可视化。这个 `train_step` 函数的作用是用来训练一个能够预测数学公式的模型。