model_test1.eval()

`model_test1.eval()` 是在 PyTorch 中用来切换模型为评估模式的方法。在评估模式下，模型会停用一些训练中使用的技巧，如 Dropout 和 Batch Normalization，以及其他一些修改，以保证模型的输出更加稳定和可靠。这通常用于在测试集上验证模型的性能。在训练模式下，可以使用 `model_test1.train()` 方法来切换模型为训练模式。

相关问题

import torch import torch.nn as nn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv') # 数据预处理 X = data.drop('target', axis=1).values y = data['target'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) X_train = torch.from_numpy(X_train).float() X_test = torch.from_numpy(X_test).float() y_train = torch.from_numpy(y_train).float() y_test = torch.from_numpy(y_test).float() # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型和定义超参数 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 64 num_layers = 2 output_size = 1 model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 100 for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}') # 在测试集上评估模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(X_test) loss = criterion(outputs, y_test) print(f'Test Loss: {loss.item():.4f}') 我有额外的数据集CSV，请帮我数据集和测试集分离

以下是将数据集和测试集分离的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('../dataset/train_10000.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('target', axis=1).values
y = data['target'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

X_train = torch.from_numpy(X_train).float()
X_test = torch.from_numpy(X_test).float()
y_train = torch.from_numpy(y_train).float()
y_test = torch.from_numpy(y_test).float()

以上代码中，我们使用了`sklearn`库的`train_test_split`函数将数据集分割成训练集和测试集。你可以根据需要调整`test_size`参数来确定测试集的比例。然后，我们将数据转换为`torch`张量以供模型使用。

希望这可以帮助到你！如果有任何其他问题，请随时问我。

model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma) criterion = nn.MSELoss() # MSE损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) # 优化器 drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse() data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float()) for epoch in range(epochs): model.train() # 模型在train模式 optimizer.zero_grad() # zero_grad 清除上一次的一些梯度 output = model(data) # forward loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float()) # 只计算Train节点的损失 # 测试模型准确率 accuracy = (torch.abs(output[test_mask].float() - drug_graph_label[test_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[test_mask].shape[0]) r2_score = stats.linregress(output[test_mask].tolist(), drug_graph_label[test_mask].tolist()).rvalue ** 2 print("Epoch [{}/{}], train loss: {:.4f}, test accuracy: {:.4f}, r2_score: {:.4f}".format(epoch + 1, epochs, loss.item(), accuracy,r2_score)) loss.backward() optimizer.step() # test阶段 model.eval() # 不进行梯度优化 output = model(data) 把它改成用optuna调参，在valid_mask上调参，在test_mask上检验结果

好的，你可以使用 Optuna 进行参数调优。具体来说，你可以将 train_mask 划分为 train_mask 和 valid_mask，然后在 valid_mask 上进行调参，最后使用 test_mask 进行结果的检验。

首先，你需要安装 optuna：

pip install optuna

接下来，你需要定义一个函数，该函数将会被 Optuna 优化器调用，该函数的输入为 Optuna 的 Trial 对象，输出为一个 float 类型的值，表示该模型的性能。

import optuna

def objective(trial):
    hidden_size = trial.suggest_int('hidden_size', 32, 128)
    gamma = trial.suggest_float('gamma', 0.1, 1.0)
    lr = trial.suggest_float('lr', 1e-5, 1e-3, log=True)
    weight_decay = trial.suggest_float('weight_decay', 1e-6, 1e-3, log=True)
    
    model = HetGraphSAGE(nfeat1=drug_feat_dim, nfeat2=protein_feat_dim, nhid=hidden_size, out_dim=drug_node, gamma=gamma)
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
    
    drug_graph = (torch.ones_like(drug_graph.to_dense())).to_sparse()
    data = (drug_feat.float(), protein_feat.float(), drug_graph.float(), drug_protein_graph.float())
    
    for epoch in range(epochs):
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float())
        
        # 只计算Train节点的损失
        accuracy = (torch.abs(output[valid_mask].float() - drug_graph_label[valid_mask].float()) < eps).sum() / (drug_graph_label[valid_mask].shape[0])
        
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    model.eval()
    output = model(data)
    
    # 在 test_mask 上计算 r2_score
    r2_score = stats.linregress(output[test_mask].tolist(), drug_graph_label[test_mask].tolist()).rvalue ** 2
    
    return r2_score

在定义好 objective 函数之后，你需要使用 Optuna 的 study 对象进行优化。这里我使用 TPE 算法进行优化。

study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)

最后，你可以打印出最佳参数和对应的 r2_score。

print('Best trial:')
trial = study.best_trial

print('  Value: {:.4f}'.format(trial.value))
print('  Params: ')
for key, value in trial.params.items():
    print('    {}: {}'.format(key, value))

注意，由于你需要将 train_mask 划分为 train_mask 和 valid_mask，因此训练集的大小会相应减小。因此，你需要考虑增加 epochs 的数量来保证模型的性能。