官网的Training a Classifier教程: Training a Classifierpytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html 这是我的运行环境: OS:Windows 10 64位 Python: 3.6.6 PyTorch: 1.1.0 程序在这一步发生了错误: 错误如下: 如何解决这个问题呢? 很简单,在 dataiter = iter(trainloader) 这行代码前加...
optimizer= optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 4. Train the network 训练网络 循环数据迭代,并输入到网络,然后进行优化 forepochinrange(2): # 多次循环数据集,这里循环训练整个数据集两次 running_loss=0.0fori, datainenumerate(trainloader,0): #enumerate枚举数据并从下标0开始 # 得到...
(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') print(len(trainloader)...
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=False, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=False, transform...
train_dl = DeviceDataLoader(train_dl, device)val_dl = DeviceDataLoader(val_dl, device)model = to_device(Classifier(), device)我们还指定了我们的学习速度和我们的训练次数，我花了很长时间来找到一个好的值。lr = 1e-5epochs = 8 在进行任何训练之前，我们会发现模型的表现:history = [evaluate(...
from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.ensembleimportRandomForestClassifierX,y=load_digits(return_X_y=True)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)rf=RandomForestClassifier().fit(X_train,y_train)rf.score(X_test,y_test)### 输出:0.9688888888888889 ...
将以下代码添加到DataClassifier.py文件。 py if__name__ =="__main__": num_epochs =10train(num_epochs) print('Finished Training\n') test() test_species() 让我们运行测试! 确保顶部工具栏中的下拉菜单设置为Debug。 如果设备是 64 位的,请将Solution Platform更改为x64以在本地计算机上运行项目;如...
for epoch in range(2): # 训练集迭代次数 running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入和标签 inputs, labels = data # 梯度初始化置零 optimizer.zero_grad() # 正向+反向+优化outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.st...
这个GMMClassifier将包含5个不同的GaussianMixModel实例。每个实例都会尝试从训练数据中学习一个单独的类。每个预测将组合成一组分类逻辑,GMMClassifier将使用这些逻辑进行预测。 首先需要对原始的GaussianMixModel做一个小的修改,并将输出从return -gmm.log_prob(x)更改为r...
dataset = torchvision.dataset.CIFAR10("../data",train=False, transform=torchvision.transforms.totensor(), download=True) #下载数据集并转成tensor类型 dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64) #加载数据集 class Model(nn.Module): #数据集卷积 ...