to(device) # 1. 向前传播 y_pred = model(X) # 2. 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, y) train_loss += loss train_acc += accuracy_fn(y_true=y, y_pred=y_pred.argmax(dim=1)) # Go from logits -> pred labels # 3. 归零梯度 optimizer.zero_grad() # 4. 反向传播 loss.backward...
label=label.to(device) logits=model(x)#此时最终出来的logits的shape应该是[32,10]pred=logits.argmax(dim=1)#对1维度上的每张图片的10种预测找出概率最大的total_correct=total_correct+torch.eq(pred,label).float().sum()#将预测值和标签进行比较,如果一样就加入对的列表#---用于查看预测值和标签#if ...
代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nn.functionalasFlogits=torch.rand(4,10)# 先定义一个logits,物理意义为有4张图片,每张图片有10维的数据 pred=F.softmax(logits,dim=1)# 这里在10维度的输出值上进行softmax,pred_label=pred.argmax(dim=1)print(pred_label)logits_label=logits.argmax(dim=...
aux_logits=False).to(device)#load model weightsweights_path = r"E:\python\modulation_identification\core\model\multi_scale_2\multiScaleNet.pth"assertos.path.exists(weights_path),"file: '{}' dose not exist.".format(weights_path)
t0 = time.time() running_loss = 0.0 for i, views in enumerate(train_dl): projections = simclr_model([view.to(DEVICE) for view in views]) logits, labels = ntxent_loss(projections, temp=2) loss = criterion(logits, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() ...
model_ft.logits = nn.Linear(layer_list[2].out_features, len(class_names)) model_ft.softmax = nn.Softmax(dim=1) model_ft = model_ft.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Observe that all parameters are being optimized ...
loss = loss_function(logits, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() 1. 2. 3. 4. 5. optimizer.zero_grad() 就是把梯度置零,也就是把loss关于weight的导数变成0。在训练过程中,每一个batch会更新一次网络的梯度,当到下一个batch计算梯度时,前一个batch的梯度已经没用了,所以需要将其变...
withtorch.no_grad():logits = gmm( valid_samp.to('cuda'))probs = torch.exp( -logits)plt.figure( figsize=(6,6))forname,sampleinzip( ['pred'], [valid_samp]):plt.scatter(sample[:,0],sample[:,1], alpha=1.0, c=probs.cpu().numpy(), ...
在Pytorch里,nn.Cross_Entropy()损失函数已经将softmax()函数——>log2()函数——>nll_loss()函数绑在一起。因此,使用了Cross_Entropy()函数,函数里的paramets必须是logits。全连接层后面不需要再添加softmax层,此处也是与TensorFlow不同之处。 例如: ...
to(device)) # 6. 将预测的 logits 转换为预测概率(使用 torch.softmax() 进行多类别分类) target_image_pred_probs = torch.softmax(target_image_pred, dim=1) # 7. 将预测概率转换为预测标签 target_image_pred_label = torch.argmax(target_image_pred_probs, dim=1) # 8. 绘制图像以及预测结果...