fromengineimporttrain_one_epoch, evaluateimportutilsdefmain():# train on the GPU or on the CPU, if a GPU is not availabledevice = torch.device('cuda')iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device('cpu')# our dataset has two classes only - background and personnum_classes =2# use our ...
4.3 开始训练模型 fromdetection.engineimporttrain_one_epoch,evaluateimportutilsdefmain():device=torch.device("cpu")print(device)num_classes=2# 定义数据集dataset=PennFudanDataset('data/PennFudanPed',get_transform(train=True))dataset_test=PennFudanDataset('data/PennFudanPed',get_transform(train=False)...
这里,设置模型训练10个epochs,并且在每个epoch完成后在测试集上对模型的性能进行评价。 fromengineimporttrain_one_epoch,evaluateimportutilsdefmain():# train on the GPU or on the CPU, if a GPU is not availabledevice=torch.device('cuda')iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device('cpu')# our dat...
sys.path.append("./detection") from engine import train_one_epoch, evaluate import utils import transforms as T import cv2 import cv2_util import random import time import datetime def random_color(): b = random.randint(0,255) g = random.randint(0,255) r = random.randint(0,255) return...
lr=lr)model.train()# 设置模型为训练模式forepochinrange(num_epochs):fori,batchinenumerate(train_...
from engine import train_one_epoch, evaluate import utils def main(): # 在GPU上训练,若无GPU,可选择在CPU上训练 device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') # 我们的数据集只有两个类 - 背景和人 num_classes = 2 # 使用我们的数据集和定义的转换 ...
model.train()forepochinrange(200):# 梯度设为零optimizer.zero_grad()# 模型输出out = model(data)# 计算损失loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])# 反向传播计算梯度loss.backward()# 一步优化optimizer.step()# 评估模型model.eval()# 得到模型输出的类别_, pred =...
def train(epoch): running_loss = 0.0 for batch_idx,data in enumerate(train_loader,0): #每次取一个样本 inputs,target = data inputs, target = inputs.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() #优化器清0 #forward outputs = model(inputs) ...
据上述分析,我们定义了'train(model)'函数来实现整个模型的训练过程,入参为'model'表示需要训练的模型,具体的步骤解释均在代码中注解。 importtorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFfromsklearn.metricsimportroc_auc_score deftrain(model):# 1.设置迭代次数训练模型forepochinrange(epoches): ...
背景:学校搞计算机比赛,楼主在只有基础算法题的预赛里成了种子选手,被拉去参加更大的比赛,但是这比赛中会有pytorch的题目。题型都是图像识别(应该说是多分类任务吧)用pytorch实现。而楼主就如标题一样连机器学习的门都没靠近过orz 经过一下午《Dive into DeepLearning》速成勉强能用残差网络实现了,打算一套代码用到...