总结来说,`loss.item()` 是一个非常有用的函数,用于在 PyTorch 中获取损失值的具体数值,但在使用时需要注意上述的陷阱和注意事项。
我使用的是pytorch版本efficientdet,整体流程也比较简单,就是在dataloader上改动getitem这个函数,返回的时候加上图像的name就可以了。因为大多数训练都是批次化训练说以collect这个函数返回也要带上图像的name就行,然后在到train中吧loss大于0.5左右的图像名字记录下来,写入到一个txt文本当中。具体操作如下,先看我train.py...
参考链接:https://blog.csdn.net/cs111211/article/details/126221102 https://blog.csdn.net/qq_44108731/article/details/121987566 https://www.zhihu.com/questi
item()+train_accoptimizer.zero_grad() #优化器状态重置 loss.backward() #计算损失 optimiz...
(device) label=label.to(device) out=model(img_tensor) loss=loss_fn(out,label) #计算损失 train_loss=train_loss+loss.item() acc=(out.argmax(1)==label).sum() train_acc=acc.item()+train_acc optimizer.zero_grad() #优化器状态重置 loss.backward() #计算损失 optimizer.step() #根据损失...
for l in range(len(outputs)):loss_item = yolo_loss(l, outputs[l], targets) 当我们第一次遍历的时候,此刻l=0,outputs[0]的shape为【batch_size,3*(5+num_classe),19 * 19,5指的是box的参数(x,y,w,h,conf)】,我这里网络输入大小为608的,只有一个类,batch_size=4,所以我这里的大小是【4,...
losses.append(loss.item()) # 绘制Loss曲线 plt.plot(losses) plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.title('Training Loss Curve') plt.show() 通过上述代码,我们可以得到一个Loss曲线,横轴表示训练的迭代次数(Epoch),纵轴表示损失值(Loss)。通过观察Loss曲线的变化,我们可以判断模型的训练情况和性能...
在上面的代码中,我们首先导入了torch和torch.nn模块,并定义了一个SmoothL1Loss对象criterion。接下来,我们使用torch.randn()函数随机生成了预测框predictions和真实框labels。然后,通过调用criterion计算了predictions和labels之间的SmoothL1Loss。最后,我们打印了损失值loss.item()和梯度predictions.grad。
0.1,0.8])target=torch.tensor([1,0,0,1])# 前向传播predictions=model(outputs)# 计算损失loss=loss_fn(predictions,target)# 反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()# 更新参数optimizer.step()if(epoch+1)%10==0:print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1,10,loss.item())...
在数值处理方面，如果loss值为tensor，需要使用`.item()`转换为列表的数值类型。计算平均值时，可以选择直接除以`len(loss)`或使用`mean()`函数。对于epoch的处理，这里选择了一个简化方法，仅取0-50的值，这同样是一个列表。最后，虽然有建议使用文件存储loss值然后读取绘图的方法，以提高速度，但考虑...