x_normalizer = UnitGaussianNormalizer(x_train) x_train = x_normalizer.encode(x_train) x_test = x_normalizer.encode(x_test) y_normalizer = UnitGaussianNormalizer(y_train) y_train = y_normalizer.encode(y_train)
时间: 2023-12-24 07:41:19 浏览: 22
这段代码中,首先定义了两个UnitGaussianNormalizer对象x_normalizer和y_normalizer,分别用来对输入数据x和输出数据y进行标准化处理。在调用encode()方法时,会对输入数据进行标准化处理,使其均值为0,方差为1,从而使模型更容易进行学习。该标准化处理方法可以提高神经网络的训练速度和准确率,并且可以使得不同特征之间的权重更加平等,避免了某些特征对模型的影响过大的情况。最后将处理后的数据赋值给x_train,y_train和x_test,以便进行后续的模型训练和测试。
相关问题
x_normalizer = UnitGaussianNormalizer(x_train) x_train = x_normalizer.encode(x_train) x_test = x_normalizer.encode(x_test)
这段代码是用于对训练集和测试集的特征进行标准化处理,使其符合标准正态分布(均值为0,方差为1)。具体来说,它首先创建一个名为x_normalizer的UnitGaussianNormalizer对象,然后使用训练集对其进行拟合(即计算出均值和标准差),最后调用encode()方法对训练集和测试集进行标准化处理。这个标准化过程可以提高模型的性能,并且有助于避免特征之间的差异对模型造成的影响。
myloss = LpLoss(size_average=False) y_normalizer.cuda() for ep in range(epochs): model.train() t1 = default_timer() train_mse = 0 for x, y in train_loader: x, y = x.cuda(), y.cuda() optimizer.zero_grad() out = model(x) out = y_normalizer.decode(out) y = y_normalizer.decode(y) loss = myloss(out.view(batch_size,-1), y.view(batch_size,-1)) loss.backward()
这段代码是模型训练的一部分,使用了LpLoss作为损失函数,使用了y_normalizer对真实输出进行归一化处理,并通过迭代训练来更新模型参数。具体来说,代码中的循环首先将输入x和真实输出y转移到GPU上,然后将模型参数的梯度归零,接着通过前向传播计算模型的输出out,使用y_normalizer对模型输出和真实输出进行解码,计算LpLoss损失函数,并通过反向传播更新模型参数。这个过程将在每个epoch中重复多次,直到模型收敛。