# 8.模型训练 for epoch in range(config.epochs_gru): gru.train() running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_loader) # 形成进度条,了解当前模型的训练进度 for data in train_bar: x_train, y_train = data # 解包迭代器中的X和Y optimizer.zero_grad() y_train_pred = gru(x_train) loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss) # 模型验证 gru.eval() test_loss = 0 with torch.no_grad(): test_bar = tqdm(test_loader) for data in test_bar: x_test, y_test = data y_test_pred = gru(x_test) test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1)) if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), save_path) print('Finished Training')按句解释这一段代码的意思,每句话有什么作用,实现了什么功能?
时间: 2023-06-23 14:10:32 浏览: 71
这段代码是使用GRU模型进行训练和验证,并保存最好的模型。具体解释如下:
1. `for epoch in range(config.epochs_gru):`:对于指定的训练轮数,进行循环训练。
2. `gru.train()`: 将模型设置为训练状态。
3. `running_loss = 0`: 初始化损失。
4. `train_bar = tqdm(train_loader)`: 创建一个显示训练进度的进度条。
5. `for data in train_bar: x_train, y_train = data`: 迭代训练集中的数据,将输入数据和标签分别赋值给 x_train 和 y_train。
6. `optimizer.zero_grad()`: 将优化器梯度清零。
7. `y_train_pred = gru(x_train)`: 使用 GRU 模型对输入数据进行预测。
8. `loss = loss_function(y_train_pred, y_train.reshape(-1, 1))`: 计算损失。
9. `loss.backward()`: 反向传播,计算梯度。
10. `optimizer.step()`: 更新模型参数。
11. `running_loss += loss.item()`: 累加损失。
12. `train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, config.epochs_gru, loss)`: 更新训练进度条上的描述信息。
13. `gru.eval()`: 将模型设置为评估状态。
14. `test_loss = 0`: 初始化验证损失。
15. `with torch.no_grad():`: 关闭梯度计算,以节省内存。
16. `test_bar = tqdm(test_loader)`: 创建一个显示验证进度的进度条。
17. `for data in test_bar: x_test, y_test = data`: 迭代验证集中的数据,将输入数据和标签分别赋值给 x_test 和 y_test。
18. `y_test_pred = gru(x_test)`: 使用 GRU 模型对输入数据进行预测。
19. `test_loss = loss_function(y_test_pred, y_test.reshape(-1, 1))`: 计算验证损失。
20. `if test_loss < config.best_loss: config.best_loss = test_loss torch.save(model.state_dict(), save_path)`: 如果当前的验证损失比之前的最佳验证损失还小,则更新最佳验证损失,并保存模型参数。
21. `print('Finished Training')`: 训练结束,输出提示信息。