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打卡任务:模型训练与验证
数据集
- 训练集:用来训练模型内参数的数据集,Classfier 直接根据训练集来调整自身获得更好的分类效果。
- 验证集:用于在训练过程中检验模型的状态,收敛情况。验证集通常用于调整超参数,根据几组模型验证集上的表现决定哪组超参数拥有最好的性能。同时验证集在训练过程中还可以用来监控模型是否发生过拟合,一般来说验证集表现稳定后,若继续训练,训练集表现还会继续上升,但是验证集会出现不升反降的情况,这样一般就发生了过拟合。所以验证集也用来判断何时停止训练。
- 测试集:测试集用来评价模型泛化能力,即之前模型使用验证集确定了超参数,使用训练集调整了参数,最后使用一个从没有见过的数据集来判断这个模型是否 Work。
- 三者区别:形象上来说训练集就像是学生的课本,学生 根据课本里的内容来掌握知识,验证集就像是作业,通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢,而最终的测试集就像是考试,考的题是平常都没有见过,考察学生举一反三的能力。
训练函数
def train(train_loader, model, criterion, optimizer):
model.train() # 切换模型为训练模式
train_loss = []
for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
if use_cuda:
input = input.cuda()
target = target.cuda()
c0, c1, c2, c3, c4 = model(input)
loss = criterion(c0, target[:, 0]) + \
criterion(c1, target[:, 1]) + \
criterion(c2, target[:, 2]) + \
criterion(c3, target[:, 3]) + \
criterion(c4, target[:, 4])
optimizer.zero_grad() # 梯度置零
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step()
if i % 100 == 0:
print(loss.item())
train_loss.append(loss.item())
return np.mean(train_loss)
验证函数
def validate(val_loader, model, criterion):
model.eval() # 切换模型为预测模型
val_loss = []
# 不记录模型梯度信息
with torch.no_grad():
for i, (input, target) in enumerate(val_loader):
if use_cuda:
input = input.cuda()
target = target.cuda()
c0, c1, c2, c3, c4 = model(input)
loss = criterion(c0, target[:, 0]) + \
criterion(c1, target[:, 1]) + \
criterion(c2, target[:, 2]) + \
criterion(c3, target[:, 3]) + \
criterion(c4, target[:, 4])
# loss /= 6
val_loss.append(loss.item())
return np.mean(val_loss)
训练与验证阶段
for epoch in range(num_epoch):
train_loss = train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch)
val_loss = validate(val_loader, model, criterion)
val_label = [''.join(map(str, x)) for x in val_loader.dataset.img_label]
val_predict_label = predict(val_loader, model, 1)
val_predict_label = np.vstack([
val_predict_label[:, :11].argmax(1),
val_predict_label[:, 11:22].argmax(1),
val_predict_label[:, 22:33].argmax(1),
val_predict_label[:, 33:44].argmax(1),
val_predict_label[:, 44:55].argmax(1),
]).T
val_label_pred = []
for x in val_predict_label:
val_label_pred.append(''.join(map(str, x[x!=10])))
val_char_acc = np.mean(np.array(val_label_pred) == np.array(val_label))
print('Epoch: {0}, Train loss: {1} \t Val loss: {2}'.format(epoch, train_loss, val_loss))
print(val_char_acc)
# 记录下验证集精度
if val_loss < best_loss:
# 保存验证损失最小的模型参数
best_loss = val_loss
torch.save(model.state_dict(), './model.pt')
模型保存与加载
torch.save(model_object.state_dict(), 'model.pt') # 模型保存
model.load_state_dict(torch.load(' model.pt')) # 模型加载