print( '[%d,%5d] loss : %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) [1, 100] loss : 2.724
时间: 2024-04-05 14:31:59 浏览: 11
这是一个Python代码示例,它使用了字符串格式化操作符%来将变量插入到字符串中。具体来说,它打印出一个包含三个变量的字符串,分别是epoch + 1,i + 1和running_loss / 100。字符串中的%d和%5d是占位符,用来表示一个整数变量。%.3f是另一个占位符,用来表示一个浮点数变量,它将显示为小数点后三位的浮点数。最终结果是打印出一个类似于"[1, 100] loss : 2.724"的字符串。
相关问题
创建ResNet18模型实例 net = ResNet18() 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) 训练模型 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 输入数据和标签 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播、计算损失、反向传播、更新权重 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印训练统计信息 running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: # 输入数据和标签 images, labels = data # 前向传播、计算预测结果、统计准确率 outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))
这段代码创建了一个 ResNet18 模型实例,并定义了损失函数和优化器。然后使用训练集数据对模型进行训练,并使用测试集数据对模型进行评估。
- `net = ResNet18()`:创建了一个 ResNet18 模型实例,我们假设在之前的代码中已经定义了这个模型。
- `criterion = nn.CrossEntropyLoss()`:定义了交叉熵损失函数,用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。
- `optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)`:定义了一个随机梯度下降(SGD)优化器,用于更新模型的参数。`net.parameters()` 用于获取模型的可学习参数,`lr=0.1` 是学习率,`momentum=0.9` 是动量参数,`weight_decay=5e-4` 是权重衰减(L2正则化)参数。
下面是模型的训练过程:
```python
for epoch in range(100):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 100 == 99:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
running_loss = 0.0
```
- `for epoch in range(100):`:对训练数据进行100个周期的训练。
- `for i, data in enumerate(trainloader, 0):`:对训练集数据进行迭代。
- `optimizer.zero_grad()`:梯度清零,避免梯度累积。
- `outputs = net(inputs)`:进行前向传播,计算模型的输出。
- `loss = criterion(outputs, labels)`:计算模型输出与真实标签之间的损失。
- `loss.backward()`:进行反向传播,计算梯度。
- `optimizer.step()`:更新模型的参数。
- `running_loss += loss.item()`:累加当前批次的损失值。
- `if i % 100 == 99:`:每100个批次打印一次训练统计信息。
接下来是模型的测试过程:
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))
```
- `correct` 和 `total` 分别用于统计正确预测的样本数和总样本数。
- `with torch.no_grad():`:在测试过程中不需要计算梯度。
- `outputs = net(images)`:进行前向传播,计算模型的输出。
- `_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)`:获取预测结果中的最大值和对应的索引。
- `total += labels.size(0)`:累加总样本数。
- `correct += (predicted == labels).sum().item()`:统计正确预测的样本数。
- `print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' % (100 * correct / total))`:打印测试集上的准确率。
以上代码段完成了对 ResNet18 模型的训练和测试过程。
#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错:Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.
这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中,您使用了 `torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth")` 来保存模型的状态字典,但是这里的 `state_dict` 后面应该是一个方法而不是一个函数。
要解决这个问题,您需要将 `torch.save()` 函数中的 `model.state_dict` 改为 `model.state_dict()`,以调用该方法并获取模型的状态字典。正确的代码应该是:
```python
torch.save(model.state_dict(), "LSTMmodel1.pth")
```
请注意括号的位置,确保调用了 `state_dict()` 方法并将其结果传递给 `torch.save()` 函数。这样可以确保正确地保存了模型的状态字典。
请尝试修改您的代码并再次运行,看看是否能够解决这个问题。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,我会尽力帮助您解决问题。