val_loss += loss.item()
时间: 2023-08-31 16:05:55 浏览: 51
这段代码的作用是将每个batch的损失值loss累加到验证集的总损失val_loss中。
在深度学习模型的训练中,通常需要用到验证集来评估模型的泛化能力。在每个epoch结束后,模型会在验证集上进行预测,并计算预测结果与真实标签之间的损失。累加每个batch的损失值可以得到整个验证集的总损失,用于评估模型的性能。在该代码中,loss.item()用于获取当前batch的损失值。累加所有batch的损失值可以得到验证集的总损失。
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with torch.no_grad(): for val_data in validate_loader: val_images, val_labels = val_data outputs = net(val_images.to(device)) # eval model only have last output layer loss = loss_function(outputs, val_labels.to(device)) val_loss += loss.item() predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1] acc += (predict_y == val_labels.to(device)).sum().item() val_accurate = acc / val_num val_loss = val_loss /val_num if val_accurate > best_acc: best_acc = val_accurate torch.save(net.state_dict(), save_path) print('[epoch %d] train_loss: %.3f test_loss: %.3f test_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / step, val_loss, val_accurate)) print('Finished Training')
这段代码用于在验证集上评估模型的表现,并保存表现最好的模型。
首先,我们使用with torch.no_grad()语句块来关闭梯度计算,以便在验证过程中不产生梯度。然后,我们遍历验证集中的所有mini-batch,对每个mini-batch进行预测,并计算预测结果和标签数据之间的损失函数值。
接着,我们累加当前mini-batch中的损失函数值到val_loss中,并统计当前mini-batch中正确分类的样本数,并将其累加到acc中,以便后续计算平均准确率。
在验证过程中,我们使用torch.max函数找到模型输出中概率最大的类别,并将其作为预测结果。然后,我们将预测结果和标签数据进行比较,统计正确分类的样本数。
在每个epoch结束后,我们计算当前模型在验证集上的平均准确率val_accurate和平均损失val_loss,并将其输出到屏幕上。如果当前模型在验证集上的表现优于之前的最佳表现,则将当前模型保存到指定的路径save_path中。
最后,我们输出"Finished Training"表示训练过程结束。
val_loss=[] val_epoch_loss=0 val_loss=loss_function(y_pred,y) val_epoch_loss += val_loss.item() val_epoch_loss /= step val_loss.append(val_epoch_loss)这段代码的含义
这段代码是在进行模型训练的过程中,计算每个 epoch(训练轮数)的验证集损失(validation loss)并将其存储在一个列表中。具体含义如下:
- `val_loss=[]`:定义一个空列表,用于存储每个 epoch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss=0`:定义一个变量 `val_epoch_loss`,用于累加每个 batch(批次)的验证集损失。
- `val_loss=loss_function(y_pred,y)`:使用预测值 `y_pred` 和真实值 `y` 计算当前 batch 的验证集损失。
- `val_epoch_loss += val_loss.item()`:将当前 batch 的验证集损失加到 `val_epoch_loss` 变量中。
- `val_epoch_loss /= step`:计算当前 epoch 的平均验证集损失,其中 `step` 表示当前 epoch 中 batch 的数量。
- `val_loss.append(val_epoch_loss)`:将当前 epoch 的平均验证集损失添加到 `val_loss` 列表中。
这段代码的目的是在训练过程中对模型进行评估,以确保模型在验证集上的性能是否有所提高。每个 epoch 结束时,都会计算一次验证集损失,并将其存储在 `val_loss` 列表中。最终,可以使用这个列表来绘制损失曲线,以帮助分析模型的性能。