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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
global_iter_num = epoch * len(train_loader) + step +1# 计算当前是从训练开始时的第几步(全局迭代次数) ifglobal_iter_num % log_step_interval ==0: # 控制台输出一下 print("global_step:{}, loss:{:.2}".format(global...
Loss: {running_loss / len(train_loader)}") def test(model, test_loader, device): model.to(device) model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: inputs
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2...
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10( root="data", train=False, download=True, transform=test_transform) train_sampler = torch.utils.data.RandomSampler(train_set) test_sampler = torch.utils.data.SequentialSampler(test_set) train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_...
testloader = DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False) # 数据分批 """ ①dataloader是一个可迭代对象,可以使用迭代器一样使用。 ②用DataLoader得到生成器,这可节省内存。 """ # 分类类别 classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'tru...
testloader= torch.utils.data.DataLoader(testset , batch_size = 4 , shuffle = True , num_workers = 2) classes= ('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck')importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportpylabdefimshow(img): ...
第一讲中我将深度学习代码拆解成七步法,第四步是定义train和test函数,第五步是执行train和test函数。第六步和第七步分别是保存和加载模型。因为这四个步骤都高度相关,我们本讲将放在一起讲解。 1. Checkpoint 首先,我们需要学习什么叫做 Checkpoint。Soumith 设计PyTorch 时,我猜他是从 Oracle 借鉴而来的,Oracle ...
test_loader = DataLoader(test_db, batch_size=batchsz, num_workers=2) 1 2 3 4 5 6 7 搭建神经网络 ResNet-18网络结构: 在这里插入图片描述 ResNet全名Residual Network残差网络。Kaiming He 的《Deep Residual Learning for Image Recognition》获得了CVPR最佳论文。他提出的深度残差网络在2015年可以说是洗...
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(‘./data’, train=False, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])), batch_size=64, shuffle=True) 实例化模型和优化器 model = Net()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=...