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...
代码语言:javascript 复制 Epoch:0,train_loss:7.315,val_loss:7.027Epoch:1,train_loss:7.227,val_loss:6.943Epoch:2,train_loss:7.129,val_loss:6.847Epoch:3,train_loss:7.021,val_loss:6.741Epoch:4,train_loss:6.901,val_loss:6.624Epoch:5,train_loss:6.769,val_loss:6.493Epoch:6,train_loss:6.620,val...
loss = loss_function(y_pred, label) train_loss.append(loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() # validation val_loss = get_val_loss(args, model, Val) if epoch > min_epochs and val_loss < min_val_loss: min_val_loss = val_loss best_mo...
pred = model(inputs) traLoss = lossfunction(pred, y) for i, (vx, vy) in enumerate(vaildLoader): net.eval() pred = model(inputs) valLoss = lossfunction(pred, vy) scheduler.step() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21....
loss.backward() optimizer.step() iteration += 1 if iteration%250==0: preds_test = net(X_test)[:,0].unsqueeze(1) loss_test = criterion(preds_test, y_test) print("Iteration: {} Val-loss: {:.4f}".format(str(iteration), loss_test))评估模型并计算置信区间 我们将首...
experiment.add_metric(LOSS_METRIC, val_loss) experiment.add_metric(ACC_METRIC, val_accuracy) 这个问题不太容易注意到,在循环中我们调用了test函数。 deftest(model, test_loader): model.eval() # ... 在test函数内部,我们将模式设置为eval!这意味着,如果我们在训练过程中调用了test函数,我们就会进eval模...
print("Iteration: {} Val-loss: {:.4f}".format(str(iteration), loss_test)) 评估模型并计算置信区间 我们将首先创建一个具有要绘制的真实数据的dataframe: original = close_prices_unscaled[1:][window_size:] df_pred = pd.DataFrame(original) ...
avg_cost += loss.data[0]/total_batch print(epoch, avg_cost) # get training accuracy x, y = Variable(torch.from_numpy(preproc(train_x))), Variable(torch.from_numpy(train_y), requires_grad=False) pred = model(x) final_pred = np.ar...
val_loss = np.sum(np.multiply(losses, nums)) / np.sum(nums) print('当前step:'+str(step), '验证集损失:'+str(val_loss)) 11.定义优化器 + 封装模型 from torch import optim # 创建模型: 在函数中通过 Mnist_NN() 创建了一个名为 model 的神经网络模型。
x, t)。网络模型是一个线性模型，带有一个非线形的sigmoid层，然后用均方差作为其Loss函数，这个模型...