可以看到通过读出函数后,图表示能非常好地各自区分开来。这一区分度比节点表示更加明显。 核心代码 import datetime import pandas as pd epochs = 100 log_step_freq = 10 dfhistory = pd.DataFrame(columns=['epoch', 'loss', metric_name, 'val_loss', 'val' + metric_name]) print("Start Training.....
在实际训练模型之前,我们需要定义损失函数和将用于训练模型的优化器。以下脚本定义了损失函数和优化器: loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 现在,我们训练模型。以下脚本训练模型: epochs = 300 aggregated_losses = [] for i in range(epochs): print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.10f...
3.定义优化器和损失函数 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['binary_accuracy']) 4.构建训练集和验证集 x_val = x_train[:10000] partial_x_train= x_train[10000:] y_val= y_train[:10000] partial_y_train= y_train[10000:] 5.开始训练,设置提前中断。在第...
我们的模型会使用tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy函数计算其损失,此函数会接受模型的类别概率预测结果和预期标签,然后返回样本的平均损失。 Loss test: 2.1644210815429688 使用tf.GradientTape的前后关系来计算梯度以优化你的模型。 创建优化器 优化器会将计算出的梯度应用于模型的变量,以使loss函数最小化。...
定义损失函数: def Loss(X,Y,W,b): return tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits = CombineInputs(X,W,b), labels=Y)) 1. 2. 然后预测输出: def Evaluate(sess, X, Y, W,b): predicted = tf.cast(tf.arg_max(Inference(X,W,b), 1), tf.int32) ...
criterion = CrossEntropyLoss() # 检查GPU是否可用 if torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() criterion = criterion.cuda() print(model) 这是模型的架构。我们有两个卷积层和一个线性层。接下来,我们将定义一个函数来训练模型: def train(epoch): ...
# 编译模型并设置损失函数和优化器等参数 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 进行预测 predictions = model.predict(x_test)
首先同样我们导入相关的库并且定义相关常量。在这里我们通过slim工具来直接加载模型,而不用自己再定义前向传播过程。 importnumpyasnpimporttensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslim# 加载通过TensorFlow-Silm定义好的 inception_v3模型importtensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3asinception_v3# 输...
在实际训练模型之前,我们需要定义损失函数和将用于训练模型的优化器。以下脚本定义了损失函数和优化器: loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 现在,我们训练模型。以下脚本训练模型: epochs = 300 aggregated_losses = [] for i in range(epochs):
在实际训练模型之前,我们需要定义损失函数和将用于训练模型的优化器。以下脚本定义了损失函数和优化器: loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 现在,我们训练模型。以下脚本训练模型: epochs = 300 aggregated_losses = [] for i in range(epochs):