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)

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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print('Start training ...') flag = True for epoch in range(epochs): # print('MODE NOW: {}'.format(mode)) for train_images, train_labels in train_ds: train(train_images, train_labels, epoch, training_mode) if flag: bc_model.summary() flag = False for test_images, test_labels in test_ds: test(test_images, test_labels, training_mode) # save model if epoch % 10 == 0 and epoch > 0: print('Saving weights to {}'.format(output_dir)) bc_model.save_weights(os.path.join(output_dir, "bc_model_{}.ckpt".format(epoch))) with metrics_writer.as_default(): tf.summary.scalar('train_loss_rec_gate', train_loss_rec_v.result(), step=epoch) tf.summary.scalar('test_loss_rec_gate', test_loss_rec_v.result(), step=epoch) print('Epoch {} | Train L_gate: {} | Test L_gate: {}' .format(epoch, train_loss_rec_v.result(), test_loss_rec_v.result())) reset_metrics() # reset all the accumulators of metrics print('bla')

这段代码是一个训练深度学习模型的主要代码框架。其中，`epochs`变量表示训练的轮数，`train_ds`和`test_ds`分别表示训练集和测试集的数据集对象。在每一轮训练中，首先对每一个训练图像和标签对调用`train()`函数进行训练，然后对每一个测试图像和标签对调用`test()`函数进行测试。在每一轮训练结束后，将训练集和测试集的损失（loss）记录到指定的输出目录中，以便后续的可视化和分析。

在训练过程中，每隔10个轮次，将模型的权重保存到输出目录中。同时，使用`tf.summary.scalar()`函数将训练集和测试集的损失记录到指定的记录器中。最后，使用`reset_metrics()`函数重置所有指标的累加器，以便下一轮训练的使用。

需要注意的是，此处的`train()`和`test()`函数的实现并未给出，可能是根据具体的模型和任务而定制的。同时，`reset_metrics()`函数的实现也未给出，但可以推测其功能为将所有指标的累加器清零。

@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。