12.1 Modèle de réseau modèle CIFAR 10
① Ensuite, pour résoudre le problème de classification, le réseau modèle CIFAR 10 est utilisé. Le modèle de réseau est illustré dans la figure ci-dessous.
12.2 DataLoader charge l'ensemble de données
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data_size, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data_size, batch_size=64)résultat:
Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Durée de l'ensemble de données de formation : 50 000 Longueur de l'ensemble de données de test : 10 000
12.3 Le réseau de test est correct
import torch
from torch import nn
# 搭建神经网络
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
if __name__ == '__main__':
tudui = Tudui()
input = torch.ones((64,3,32,32))
output = tudui(input)
print(output.shape) # 测试输出的尺寸是不是我们想要的résultat:
torche.Taille([64, 10])
12.4 Données de formation du réseau
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
#print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss)) # 方式一：获得loss值
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Durée de l'ensemble de données de formation : 50 000 Longueur de l'ensemble de données de test : 10 000 -----Le premier cycle de formation commence----- Nombre d'entraînements : 1, Perte : 2.3299059867858887 Nombre d'entraînements : 2, Perte : 2.3018362522125244 Nombre d'entraînements : 3, Perte : 2.2983856201171875 Nombre d'entraînements : 4, Perte : 2.310598611831665 Nombre d'entraînements : 5, Perte : 2.302191972732544 Nombre d'entraînements : 6, Perte : 2.303790807723999 Nombre d'entraînements : 7, Perte : 2.2937326431274414 Nombre d'entraînements : 8, Perte : 2.285353899002075 Nombre d'entraînements : 9, Perte : 2.3008460998535156 Nombre d'entraînements : 10, Perte : 2.287691116333008 Nombre d'entraînements : 11, Perte : 2.3104374408721924 Nombre d'entraînements : 12, Perte : 2.2906105518341064 Nombre d'entraînements : 13, Perte : 2.3315541744232178 Nombre d'entraînements : 14, Perte : 2.315488815307617 Nombre d'entraînements : 15, Perte : 2.30043888092041 Nombre d'entraînements : 16, Perte : 2.3099758625030518 Nombre d'entraînements : 17, Perte : 2.318608522415161 Nombre d'entraînements : 18, Perte : 2.312786340713501 Nombre d'entraînements : 19, Perte : 2.305506944656372 Nombre d'entraînements : 20, Perte : 2.286158323287964 Nombre d'entraînements : 21, Perte : 2.2990760803222656 Nombre d'entraînements : 22, Perte : 2.292771577835083 Nombre d'entraînements : 23, Perte : 2.29740047454834 Nombre d'entraînements : 24, Perte : 2.3178415298461914 Nombre d'entraînements : 25, Perte : 2.305537700653076 Nombre d'entraînements : 26, Perte : 2.3083934783935547 Nombre d'entraînements : 27, Perte : 2.296882390975952 Temps d'entraînement : 28, Perte : 2.3064374923706055 Nombre d'entraînements : 29, Perte : 2.3164706230163574 Nombre d'entraînements : 30, Perte : 2.29710054397583 Nombre d'entraînements : 31, Perte : 2.3098485469818115 Nombre d'entraînements : 32, Perte : 2.2966601848602295 Temps d'entraînement : 33, Perte : 2.3126823902130127 Nombre d'entraînements : 34, Perte : 2.31775164604187 Temps d'entraînement : 35, Perte : 2.3058218955993652 Nombre d'entraînements : 36, Perte : 2.2940220832824707 Nombre d'entraînements : 37, Perte : 2.3078866004943848 Temps d'entraînement : 38, Perte : 2.3062171936035156 Nombre d'entraînements : 39, Perte : 2.2826128005981445 Temps d'entraînement : 40, Perte : 2.322798490524292 Nombre d'entraînements : 41, Perte : 2.302129030227661 Nombre d'entraînements : 42, Perte : 2.293274402618408 Nombre d'entraînements : 43, Perte : 2.3074376583099365 Nombre d'entraînements : 44, Perte : 2.306595802307129 Temps d'entraînement : 45, Perte : 2.308440923690796 Nombre d'entraînements : 46, Perte : 2.3024537563323975 Nombre d'entraînements : 47, Perte : 2.309048652648926 Nombre d'entraînements : 48, Perte : 2.3002734184265137 Nombre d'entraînements : 49, Perte : 2.310145378112793 Nombre d'entraînements : 50, Perte : 2.3005669116973877 Temps d'entraînement : 51, Perte : 2.306333541870117 Temps d'entraînement : 52, Perte : 2.3010079860687256 Nombre d'entraînements : 53, Perte : 2.3016834259033203 Temps d'entraînement : 54, Perte : 2.3054633140563965 Temps d'entraînement : 55, Perte : 2.310889959335327 Nombre d'entraînements : 56, Perte : 2.304459810256958 Nombre d'entraînements : 57, Perte : 2.29695725440979 Temps d'entraînement : 58, Perte : 2.306687355041504 Nombre de formations : 59, Perte : 2.299586296081543 Temps d'entraînement : 60, Perte : 2.310194253921509 Nombre d'entraînements : 61, Perte : 2.2999770641326904 Nombre d'entraînements : 62, Perte : 2.2912421226501465 Temps d'entraînement : 63, Perte : 2.3000648021698 Nombre de formations : 64, Perte : 2.3029651641845703 Temps d'entraînement : 65, Perte : 2.3187732696533203 Nombre de formations : 66, Perte : 2.302055597305298 Nombre de formations : 67, Perte : 2.2804009914398193 Nombre d'entraînements : 68, Perte : 2.2958924770355225 Nombre d'entraînements : 69, Perte : 2.304973840713501 Nombre d'entraînements : 70, Perte : 2.312486410140991 Nombre d'entraînements : 71, Perte : 2.304438829421997 Nombre de formations : 72, Perte : 2.2946014404296875 Temps d'entraînement : 73, Perte : 2.303915500640869 Nombre de formations : 74, Perte : 2.2963624000549316 Nombre de formations : 75, Perte : 2.298151969909668 Nombre d'entraînements : 76, Perte : 2.2912936210632324 Temps d'entraînement : 77, Perte : 2.294659376144409 Nombre d'entraînements : 78, Perte : 2.2953453063964844 Nombre d'entraînements : 79, Perte : 2.303128242492676 Nombre d'entraînements : 80, Perte : 2.3078455924987793 Nombre d'entraînements : 81, Perte : 2.3128483295440674 Nombre d'entraînements : 82, Perte : 2.3094112873077393 Temps d'entraînement : 83, Perte : 2.288151502609253 Temps d'entraînement : 84, Perte : 2.2850561141967773 Temps d'entraînement : 85, Perte : 2.307574987411499 Nombre d'entraînements : 86, Perte : 2.2935259342193604 Nombre d'entraînements : 87, Perte : 2.3055336475372314 Temps d'entraînement : 88, Perte : 2.30717396736145 Temps d'entraînement : 89, Perte : 2.293139934539795 Nombre d'entraînements : 90, Perte : 2.3036820888519287 Nombre d'entraînements : 91, Perte : 2.2836358547210693 Temps d'entraînement : 92, Perte : 2.3046040534973145 Nombre de formations : 93, Perte : 2.2929799556732178 Temps d'entraînement : 94, Perte : 2.2807157039642334 Temps d'entraînement : 95, Perte : 2.3127975463867188 Nombre d'entraînements : 96, Perte : 2.2958579063415527 Nombre de formations : 97, Perte : 2.298449993133545 Nombre d'entraînements : 98, Perte : 2.304929256439209 Temps d'entraînement : 99, Perte : 2.3062713146209717 Nombre d'entraînements : 100, Perte : 2.300260066986084 Nombre d'entraînements : 101, Perte : 2.3093199729919434 Nombre de formations : 102, Perte : 2.309932231903076 Nombre d'entraînements : 103, Perte : 2.3089828491210938 Nombre d'entraînements : 104, Perte : 2.3065028190612793 Nombre de formations : 105, Perte : 2.3011741638183594 Nombre d'entraînements : 106, Perte : 2.309077501296997 Nombre de formations : 107, Perte : 2.295560598373413 Nombre d'entraînements : 108, Perte : 2.3017048835754395 Nombre de formations : 109, Perte : 2.3060178756713867 Nombre d'entraînements : 110, Perte : 2.2938525676727295 Nombre d'entraînements : 111, Perte : 2.2979543209075928 Nombre d'entraînements : 112, Perte : 2.309142827987671 Nombre de formations : 113, Perte : 2.303762912750244 Nombre d'entraînements : 114, Perte : 2.3010220527648926 Nombre d'entraînements : 115, Perte : 2.305438756942749 Nombre de formations : 116, Perte : 2.2952020168304443 Nombre d'entraînements : 117, Perte : 2.3026654720306396 Nombre d'entraînements : 118, Perte : 2.294158458709717 Nombre d'entraînements : 119, Perte : 2.2932770252227783 Nombre de formations : 120, Perte : 2.2954463958740234 Nombre de formations : 121, Perte : 2.3004543781280518 Nombre de formations : 122, Perte : 2.3035435676574707 Nombre de formations : 123, Perte : 2.2995617389678955 Nombre d'entraînements : 124, Perte : 2.30790376663208 Nombre d'entraînements : 125, Perte : 2.2892143726348877 Nombre de formations : 126, Perte : 2.302595615386963 Nombre d'entraînements : 127, Perte : 2.2902259826660156 Nombre d'entraînements : 128, Perte : 2.311476469039917 Nombre d'entraînements : 129, Perte : 2.2997777462005615 Nombre d'entraînements : 130, Perte : 2.294060230255127 Nombre de formations : 131, Perte : 2.304283618927002 Temps d'entraînement : 132, Perte : 2.290736198425293 Nombre de formations : 133, Perte : 2.2980568408966064 Nombre de formations : 134, Perte : 2.281264543533325 Nombre d'entraînements : 135, Perte : 2.2954182624816895 Nombre de formations : 136, Perte : 2.2809276580810547 Nombre de formations : 137, Perte : 2.2986412048339844 Temps d'entraînement : 138, Perte : 2.3010497093200684 Temps d'entraînement : 139, Perte : 2.2926042079925537 Nombre de formations : 140, Perte : 2.2879669666290283 Temps d'entraînement : 141, Perte : 2.300187110900879 Nombre de formations : 142, Perte : 2.2904293537139893 Temps d'entraînement : 143, Perte : 2.3037686347961426 Temps d'entraînement : 144, Perte : 2.3058440685272217 Nombre d'entraînements : 145, Perte : 2.2944135665893555 Nombre de formations : 146, Perte : 2.3070576190948486 Nombre de formations : 147, Perte : 2.298339366912842 Nombre de formations : 148, Perte : 2.2864749431610107 Nombre de formations : 149, Perte : 2.2897090911865234 Nombre de formations : 150, Perte : 2.3060977458953857 Nombre de formations : 151, Perte : 2.294865369796753 Nombre de formations : 152, Perte : 2.280426263809204 Nombre de formations : 153, Perte : 2.3068554401397705 Nombre de formations : 154, Perte : 2.2978501319885254 Nombre d'entraînements : 155, Perte : 2.2984933853149414 Nombre de formations : 156, Perte : 2.301605463027954 Nombre de formations : 157, Perte : 2.2950265407562256 Nombre d'entraînements : 158, Perte : 2.2884750366210938 Nombre de formations : 159, Perte : 2.282492160797119 Nombre d'entraînements : 160, Perte : 2.3050732612609863 Nombre de formations : 161, Perte : 2.2776525020599365 Nombre de formations : 162, Perte : 2.2752368450164795 Nombre de formations : 163, Perte : 2.3032288551330566 Nombre de formations : 164, Perte : 2.2997372150421143 Nombre de formations : 165, Perte : 2.294461965560913 Nombre de formations : 166, Perte : 2.292156934738159 Nombre de formations : 167, Perte : 2.276153326034546 Nombre de formations : 168, Perte : 2.301332950592041 Nombre de formations : 169, Perte : 2.2868752479553223 Nombre de formations : 170, Perte : 2.2892491817474365 Nombre de formations : 171, Perte : 2.298704147338867 Nombre de formations : 172, Perte : 2.285155773162842 Nombre de formations : 173, Perte : 2.283578395843506 Nombre de formations : 174, Perte : 2.303832769393921 Nombre de formations : 175, Perte : 2.3059041500091553 Nombre de formations : 176, Perte : 2.286128044128418 Nombre de formations : 177, Perte : 2.289067029953003 Nombre de formations : 178, Perte : 2.3150224685668945 Nombre de formations : 179, Perte : 2.3067777156829834 Nombre de formations : 180, Perte : 2.2994213104248047 Nombre de formations : 181, Perte : 2.2919492721557617 Nombre de formations : 182, Perte : 2.2958824634552 Nombre de formations : 183, Perte : 2.2874956130981445 Nombre de formations : 184, Perte : 2.3123106956481934 Nombre de formations : 185, Perte : 2.298128366470337 Nombre de formations : 186, Perte : 2.2990314960479736 Nombre de formations : 187, Perte : 2.2910873889923096 Nombre de formations : 188, Perte : 2.2910773754119873 Nombre de formations : 189, Perte : 2.2959139347076416 Nombre de formations : 190, Perte : 2.2944557666778564 Nombre de formations : 191, Perte : 2.287872314453125 Nombre de formations : 192, Perte : 2.273454189300537 Nombre de formations : 193, Perte : 2.3019275665283203 Nombre de formations : 194, Perte : 2.2898852825164795 Nombre de 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formations : 2359, Perte : 1.6316823959350586 Temps de formation : 2360, Perte : 1.7342934608459473 Nombre de formations : 2361, Perte : 1.5781006813049316 Nombre de formations : 2362, Perte : 1.4068132638931274 Nombre de formations : 2363, Perte : 1.5574963092803955 Nombre de formations : 2364, Perte : 1.5047873258590698 Nombre de formations : 2365, Perte : 1.6515569686889648 Temps de formation : 2366, Perte : 1.4403516054153442 Nombre de formations : 2367, Perte : 1.6996463537216187 Nombre de formations : 2368, Perte : 1.5475879907608032 Nombre de formations : 2369, Perte : 1.5503172874450684 Nombre de formations : 2370, Perte : 1.5607125759124756 Temps de formation : 2371, Perte : 1.494735836982727 Temps de formation : 2372, Perte : 1.505097508430481 Nombre de formations : 2373, Perte : 1.5886965990066528 Nombre de formations : 2374, Perte : 1.558928370475769 Temps de formation : 2375, Perte : 1.3912522792816162 Nombre de formations : 2376, Perte : 1.5307036638259888 Nombre de 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formations : 3037, Perte : 1.5891355276107788 Nombre de formations : 3038, Perte : 1.7047051191329956 Nombre de formations : 3039, Perte : 1.7134556770324707 Nombre de formations : 3040, Perte : 1.641688346862793 Nombre de formations : 3041, Perte : 1.6060277223587036 Nombre de formations : 3042, Perte : 1.5149891376495361 Nombre de formations : 3043, Perte : 1.547289490699768 Nombre de formations : 3044, Perte : 1.5293890237808228 Nombre de formations : 3045, Perte : 1.386400580406189 Nombre de formations : 3046, Perte : 1.6712967157363892 Nombre de formations : 3047, Perte : 1.5843483209609985 Nombre de formations : 3048, Perte : 1.6371703147888184 Nombre de formations : 3049, Perte : 1.444753646850586 Nombre de formations : 3050, Perte : 1.2955092191696167 Nombre de formations : 3051, Perte : 1.4981234073638916 Nombre de formations : 3052, Perte : 1.5263421535491943 Nombre de formations : 3053, Perte : 1.7021417617797852 Nombre de formations : 3054, Perte : 1.5817277431488037 Nombre 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Perte : 1.4117231369018555 Nombre de formations : 4669, Perte : 1.5742859840393066 Nombre de formations : 4670, Perte : 1.2950217723846436 Temps de formation : 4671, Perte : 1.3527945280075073 Nombre de formations : 4672, Perte : 1.5095430612564087 Nombre de formations : 4673, Perte : 1.2948843240737915 Nombre de formations : 4674, Perte : 1.3983824253082275 Nombre de formations : 4675, Perte : 1.2185721397399902 Nombre de formations : 4676, Perte : 1.5036202669143677 Nombre de formations : 4677, Perte : 1.2852834463119507 Nombre de formations : 4678, Perte : 1.492569923400879 Temps de formation : 4679, Perte : 1.1084990501403809 Temps de formation : 4680, Perte : 1.2803620100021362 Nombre de formations : 4681, Perte : 1.4273922443389893 Nombre de formations : 4682, Perte : 1.4185593128204346 Nombre de formations : 4683, Perte : 1.40243399143219 Nombre de formations : 4684, Perte : 1.18117094039917 Nombre de formations : 4685, Perte : 1.3152263164520264 Temps de formation : 4686, Perte 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Nombre de formations : 4724, Perte : 1.4934989213943481 Nombre de formations : 4725, Perte : 1.299009919166565 Nombre de formations : 4726, Perte : 1.2128504514694214 Nombre de formations : 4727, Perte : 1.3656444549560547 Nombre de formations : 4728, Perte : 1.2690118551254272 Nombre de formations : 4729, Perte : 1.3810280561447144 Nombre de formations : 4730, Perte : 1.411043405532837 Nombre de formations : 4731, Perte : 1.3232046365737915 Nombre de formations : 4732, Perte : 1.6759462356567383 Nombre de formations : 4733, Perte : 1.479846715927124 Nombre de formations : 4734, Perte : 1.1594854593276978 Nombre de formations : 4735, Perte : 1.5138415098190308 Nombre de formations : 4736, Perte : 1.6112606525421143 Nombre de formations : 4737, Perte : 1.2454679012298584 Nombre de formations : 4738, Perte : 1.2627570629119873 Nombre de formations : 4739, Perte : 1.4074256420135498 Nombre de formations : 4740, Perte : 1.5948150157928467 Nombre de formations : 4741, Perte : 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Perte : 1.4805326461791992 Nombre de formations : 4778, Perte : 1.3720078468322754 Nombre de formations : 4779, Perte : 1.3138973712921143 Temps de formation : 4780, Perte : 1.0916197299957275 Nombre de formations : 4781, Perte : 1.3692213296890259 Temps de formation : 4782, Perte : 1.361899495124817 Nombre de formations : 4783, Perte : 1.418666958808899 Nombre de formations : 4784, Perte : 1.4296120405197144 训练次数：4785，Loss：1.1693649291992188 训练次数：4786，Loss：1.3222596645355225 训练次数：4787，Loss：1.3333534002304077 训练次数：4788，Loss：1.632855772972107 训练次数：4789，Loss：1.170738697052002 训练次数：4790，Loss：1.5060611963272095 训练次数：4791，Loss：1.1497583389282227 训练次数：4792，Loss：1.2208994626998901 训练次数：4793，Loss：1.3819096088409424 训练次数：4794，Loss：1.2512657642364502 训练次数：4795，Loss：1.391944169998169 训练次数：4796，Loss：1.5303622484207153 训练次数：4797，Loss：1.4992647171020508 训练次数：4798，Loss：1.2202401161193848 训练次数：4799，Loss：1.3051313161849976 训练次数：4800，Loss：1.5781129598617554 训练次数：4801，Loss：1.3012138605117798 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formations : 6154, Perte : 1.3523776531219482 Nombre de formations : 6155, Perte : 1.3538775444030762 Nombre de formations : 6156, Perte : 1.038201928138733 Nombre de formations : 6157, Perte : 1.0674502849578857 Nombre de formations : 6158, Perte : 1.2556277513504028 Temps de formation : 6159, Perte : 1.3165247440338135 Nombre de formations : 6160, Perte : 1.6549408435821533 Temps de formation : 6161, Perte : 1.2042348384857178 Temps de formation : 6162, Perte : 1.1446114778518677 Nombre de formations : 6163, Perte : 1.2831394672393799Nombre de formations : 6164, Perte : 1.3229345083236694 Nombre de formations : 6165, Perte : 1.3115090131759644 Nombre de formations : 6166, Perte : 1.3298554420471191 Nombre de formations : 6167, Perte : 1.5501782894134521 Nombre de formations : 6168, Perte : 1.3420292139053345 Nombre de formations : 6169, Perte : 1.3332154750823975 Nombre de formations : 6170, Perte : 1.244856357574463 Nombre de formations : 6171, Perte : 1.3156483173370361 Nombre de formations : 6172, Perte : 1.2257345914840698 Temps de formation : 6173, Perte : 1.0736041069030762 Nombre de formations : 6174, Perte : 1.432971715927124 Nombre de formations : 6175, Perte : 1.3832943439483643 Nombre de formations : 6176, Perte : 1.2742834091186523 Nombre de formations : 6177, Perte : 1.2678970098495483 Nombre de formations : 6178, Perte : 1.008241057395935 Nombre de formations : 6179, Perte : 1.3635146617889404 Nombre de formations : 6180, Perte : 1.2317017316818237 Nombre de formations : 6181, Perte : 1.4887399673461914 Nombre de formations : 6182, Perte : 1.3443070650100708 Nombre de formations : 6183, Perte : 1.0540220737457275 Temps de formation : 6184, Perte : 0,937875509262085 Temps de formation : 6185, Perte : 1.2800077199935913 Temps de formation : 6186, Perte : 1.0522739887237549 Nombre de formations : 6187, Perte : 1.2384247779846191 Nombre de formations : 6188, Perte : 1.3181138038635254 Temps de formation : 6189, Perte : 1.2427470684051514 Nombre de formations : 6190, Perte : 1.220605731010437 Nombre de formations : 6191, Perte : 1.129865288734436 Temps de formation : 6192, Perte : 1.139430284500122 Nombre de formations : 6193, Perte : 1.2006255388259888 Nombre de formations : 6194, Perte : 1.3405461311340332 Nombre de formations : 6195, Perte : 1.2054332494735718 Nombre de formations : 6196, Perte : 1.2631388902664185 Nombre de formations : 6197, Perte : 1.0821292400360107 Nombre de formations : 6198, Perte : 1.4569121599197388 Nombre de formations : 6199, Perte : 1.2929164171218872 Nombre de formations : 6200, Perte : 1.1210469007492065 Nombre de formations : 6201, Perte : 1.4343599081039429 Nombre de formations : 6202, Perte : 1.4953705072402954 Nombre de formations : 6203, Perte : 1.2157766819000244 Nombre de formations : 6204, Perte : 1.227073311805725 Temps de formation : 6205, Perte : 1.0565136671066284 Nombre de formations : 6206, Perte : 1.0888289213180542 Temps de formation : 6207, Perte : 1.2305164337158203 Nombre de formations : 6208, Perte : 1.165428876876831 Nombre de formations : 6209, Perte : 1.2473604679107666 Nombre de formations : 6210, Perte : 1.2841782569885254 Nombre de formations : 6211, Perte : 1.0514661073684692 Nombre de formations : 6212, Perte : 1.2408519983291626 Nombre de formations : 6213, Perte : 1.1456059217453003 Nombre de formations : 6214, Perte : 0,9960169792175293 Nombre de formations : 6215, Perte : 1.3940118551254272 Nombre de formations : 6216, Perte : 1.2600973844528198 Nombre de formations : 6217, Perte : 1.5507408380508423 Nombre de formations : 6218, Perte : 1.0535944700241089 Nombre de formations : 6219, Perte : 1.1133108139038086 Nombre de formations : 6220, Perte : 1.3072127103805542 Nombre de formations : 6221, Perte : 1.1177000999450684 Temps de formation : 6222, Perte : 1.4052648544311523 Nombre de formations : 6223, Perte : 1.3481364250183105 Nombre de formations : 6224, Perte : 1.117901086807251 Temps de formation : 6225, Perte : 1.6048583984375 Nombre de formations : 6226, Perte : 1.249010443687439 Nombre de formations : 6227, Perte : 1.2472233772277832 Nombre de formations : 6228, Perte : 1.2828874588012695 Nombre de formations : 6229, Perte : 1.2502431869506836 Nombre de formations : 6230, Perte : 1.238876223564148 Nombre de formations : 6231, Perte : 1.2368595600128174 Temps de formation : 6232, Perte : 1.248608946800232 Temps de formation : 6233, Perte : 1.4178495407104492 Nombre de formations : 6234, Perte : 1.1458485126495361 Temps de formation : 6235, Perte : 1.2327189445495605 Temps de formation : 6236, Perte : 1.3660132884979248 Nombre de formations : 6237, Perte : 1.1812708377838135 Nombre de formations : 6238, Perte : 1.2262312173843384 Temps de formation : 6239, Perte : 1.120668649673462 Nombre de formations : 6240, Perte : 1.3885655403137207 Nombre de formations : 6241, Perte : 1.088301420211792 Temps de formation : 6242, Perte : 1.3471440076828003 Nombre de formations : 6243, Perte : 0.9813278317451477 Nombre de formations : 6244, Perte : 1.122257113456726 Nombre de formations : 6245, Perte : 1.339271068572998 Nombre de formations : 6246, Perte : 1.3071284294128418 Temps de formation : 6247, Perte : 1.3283613920211792 Nombre de formations : 6248, Perte : 1.0644776821136475 Temps de formation : 6249, Perte : 1.2119336128234863 Nombre de formations : 6250, Perte : 1.1095637083053589 Temps de formation : 6251, Perte : 1.3917264938354492 Nombre de formations : 6252, Perte : 1.1681272983551025 Nombre de formations : 6253, Perte : 1.1195703744888306 Nombre de formations : 6254, Perte : 1.1405022144317627 Nombre de formations : 6255, Perte : 1.3474702835083008 Nombre de formations : 6256, Perte : 1.7841163873672485 -----Le 9ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 6257, Perte : 1.2861464023590088 Temps de formation : 6258, Perte : 1.1618098020553589 Temps de formation : 6259, Perte : 1.4472986459732056 Temps de formation : 6260, Perte : 1.0372045040130615 Temps de formation : 6261, Perte : 1.2609241008758545 Temps de formation : 6262, Perte : 1.2263593673706055 Temps de formation : 6263, Perte : 1.2385547161102295 Temps de formation : 6264, Perte : 1.2569835186004639 Temps de formation : 6265, Perte : 1.1253231763839722 Temps de formation : 6266, Perte : 1.4509261846542358 Temps de formation : 6267, Perte : 1.315166711807251 Nombre de formations : 6268, Perte : 1.3941600322723389 Nombre de formations : 6269, Perte : 1.3340731859207153 Nombre de formations : 6270, Perte : 1.4761594533920288 Nombre de formations : 6271, Perte : 1.199869155883789 Nombre de formations : 6272, Perte : 1.0321391820907593 Nombre de formations : 6273, Perte : 1.2104562520980835 Nombre de formations : 6274, Perte : 1.1037776470184326 Nombre de formations : 6275, Perte : 1.2297132015228271 Nombre de formations : 6276, Perte : 1.1413826942443848 Nombre de formations : 6277, Perte : 1.477699875831604 Nombre de formations : 6278, Perte : 1.1796938180923462 Nombre de formations : 6279, Perte : 1.2329235076904297 Nombre de formations : 6280, Perte : 1.3084667921066284 Nombre de formations : 6281, Perte : 1.2796717882156372 Temps de formation : 6282, Perte : 1.1580935716629028 Nombre de formations : 6283, Perte : 1.2618790864944458 Temps de formation : 6284, Perte : 1.1598557233810425 Nombre de formations : 6285, Perte : 1.0045864582061768 Nombre de formations : 6286, Perte : 1.0178091526031494 Nombre de formations : 6287, Perte : 1.3884010314941406 Nombre de formations : 6288, Perte : 1.3623902797698975 Temps de formation : 6289, Perte : 1.0941956043243408 Nombre de formations : 6290, Perte : 1.077024221420288 Temps de formation : 6291, Perte : 1.2668335437774658 Temps de formation : 6292, Perte : 1.1352936029434204 Nombre de formations : 6293, Perte : 1.210860252380371 Temps de formation : 6294, Perte : 1.3260724544525146 Nombre de formations : 6295, Perte : 1.1286647319793701 Nombre de formations : 6296, Perte : 1.5044770240783691 Nombre de formations : 6297, Perte : 1.270946979522705 Nombre de formations : 6298, Perte : 0.9603766798973083 Temps de formation : 6299, Perte : 1.428026556968689 Nombre de formations : 6300, Perte : 1.4484221935272217 Nombre de formations : 6301, Perte : 1.0485358238220215 Nombre de formations : 6302, Perte : 1.2032010555267334 Nombre de formations : 6303, Perte : 1.338860273361206 Nombre de formations : 6304, Perte : 1.5179753303527832 Nombre de formations : 6305, Perte : 1.2127052545547485 Temps de formation : 6306, Perte : 1.403884768486023 Nombre de formations : 6307, Perte : 1.1678683757781982 Nombre de formations : 6308, Perte : 1.3495209217071533 Nombre de formations : 6309, Perte : 1.2715524435043335 Nombre de formations : 6310, Perte : 1.3130521774291992 Temps de formation : 6311, Perte : 1.1304272413253784 Temps de formation : 6312, Perte : 1.1398296356201172 Temps de formation : 6313, Perte : 1.2605335712432861 Nombre de formations : 6314, Perte : 1.0983504056930542 Nombre de formations : 6315, Perte : 1.0225998163223267 Nombre de formations : 6316, Perte : 1.1200659275054932 Nombre de formations : 6317, Perte : 1.2029757499694824 Nombre de formations : 6318, Perte : 1.3560230731964111 Nombre de formations : 6319, Perte : 1.2970439195632935 Nombre de formations : 6320, Perte : 1.3019553422927856 Nombre de formations : 6321, Perte : 1.3387293815612793 Nombre de formations : 6322, Perte : 1.2247631549835205 Nombre de formations : 6323, Perte : 1.1407586336135864 Nombre de formations : 6324, Perte : 1.2923741340637207 Nombre de formations : 6325, Perte : 1.047350525856018 Nombre de formations : 6326, Perte : 1.122631549835205 Nombre de formations : 6327, Perte : 1.4239696264266968 Nombre de formations : 6328, Perte : 1.0917993783950806 Nombre de formations : 6329, Perte : 1.2185804843902588 Nombre de formations : 6330, Perte : 1.1957619190216064 Nombre de formations : 6331, Perte : 1.3639686107635498 Nombre de formations : 6332, Perte : 1.4064841270446777 Temps de formation : 6333, 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Perte : 1.2713361978530884 Nombre de formations : 7025, Perte : 0.9412238597869873 Nombre de formations : 7026, Perte : 1.0505304336547852 Nombre de formations : 7027, Perte : 1.2935004234313965 Nombre de formations : 7028, Perte : 1.243054747581482 Nombre de formations : 7029, Perte : 1.2915037870407104 Nombre de formations : 7030, Perte : 1.009896159172058 Nombre de formations : 7031, Perte : 1.1949687004089355 Nombre de formations : 7032, Perte : 1.0741409063339233 Nombre de formations : 7033, Perte : 1.358542799949646 Nombre de formations : 7034, Perte : 1.084890604019165 Nombre de formations : 7035, Perte : 1.0351139307022095 Nombre de formations : 7036, Perte : 1.0526344776153564 Nombre de formations : 7037, Perte : 1.2817728519439697 Nombre de formations : 7038, Perte : 1.6561686992645264 -----Le 10ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 7039, Perte : 1.2101346254348755 Nombre de formations : 7040, Perte : 1.0879660844802856 Nombre de formations : 7041, Perte : 1.4072219133377075 Nombre de formations : 7042, Perte : 0,988473653793335 Nombre de formations : 7043, Perte : 1.2072030305862427 Nombre de formations : 7044, Perte : 1.1784943342208862 Nombre de formations : 7045, Perte : 1.1571710109710693 Nombre de formations : 7046, Perte : 1.1875680685043335 Temps de formation : 7047, Perte : 1.0703520774841309 Temps de formation : 7048, Perte : 1.3633220195770264 Nombre de formations : 7049, Perte : 1.249325156211853 Nombre de formations : 7050, Perte : 1.3282175064086914 Nombre de formations : 7051, Perte : 1.2945159673690796 Nombre de formations : 7052, Perte : 1.4166661500930786 Nombre de formations : 7053, Perte : 1.12373948097229 Nombre de formations : 7054, Perte : 0.9889822006225586 Nombre de formations : 7055, Perte : 1.1523319482803345 Nombre de formations : 7056, Perte : 1.0587164163589478 Nombre de formations : 7057, Perte : 1.1582307815551758 Temps de formation : 7058, Perte : 1.07890784740448 Nombre de formations : 7059, Perte : 1.4236547946929932 Nombre de formations : 7060, Perte : 1.1530241966247559 Nombre de formations : 7061, Perte : 1.1801295280456543 Nombre de formations : 7062, Perte : 1.2614960670471191 Nombre de formations : 7063, Perte : 1.2374759912490845 Nombre de formations : 7064, Perte : 1.1087677478790283 Nombre de formations : 7065, Perte : 1.215999722480774 Nombre de formations : 7066, Perte : 1.116882085800171 Temps de formation : 7067, Perte : 0,9506407380104065 Nombre de formations : 7068, Perte : 0.9542473554611206 Nombre de formations : 7069, Perte : 1.3325636386871338 Nombre de formations : 7070, Perte : 1.3082419633865356 Nombre de formations : 7071, Perte : 1.0146695375442505 Nombre de formations : 7072, Perte : 1.0142550468444824 Nombre de formations : 7073, Perte : 1.20704984664917 Nombre de formations : 7074, Perte : 1.0652742385864258 Nombre de formations : 7075, Perte : 1.1365982294082642 训练次数：7076，Loss：1.2670575380325317 训练次数：7077，Loss：1.0485637187957764 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7097, Perte : 0.964027464389801 Nombre de formations : 7098, Perte : 1.0824329853057861 Nombre de formations : 7099, Perte : 1.1517342329025269 Nombre de formations : 7100, Perte : 1.2940009832382202 Nombre de formations : 7101, Perte : 1.2383317947387695 Nombre de formations : 7102, Perte : 1.2679287195205688 Nombre de formations : 7103, Perte : 1.2825665473937988 Nombre de formations : 7104, Perte : 1.1387289762496948 Nombre de formations : 7105, Perte : 1.045372724533081 Nombre de formations : 7106, Perte : 1.2125455141067505 Nombre de formations : 7107, Perte : 1.0348531007766724 Nombre de formations : 7108, Perte : 1.0741686820983887 Nombre de formations : 7109, Perte : 1.3673394918441772 Nombre de formations : 7110, Perte : 1.0293852090835571 Nombre de formations : 7111, Perte : 1.1855264902114868 Nombre de formations : 7112, Perte : 1.137157917022705 Nombre de formations : 7113, Perte : 1.3154678344726562 Nombre de formations : 7114, Perte : 1.356062412261963 Nombre de formations : 7115, Perte : 1.20728600025177 Nombre de formations : 7116, Perte : 1.3458874225616455 Nombre de formations : 7117, Perte : 1.1211268901824951 Nombre de formations : 7118, Perte : 1.4261198043823242 Nombre de formations : 7119, Perte : 1.4128526449203491 Nombre de formations : 7120, Perte : 1.037298560142517 Nombre de formations : 7121, Perte : 1.3942046165466309 Nombre de formations : 7122, Perte : 1.175344467163086 Nombre de formations : 7123, Perte : 1.304173469543457 Nombre de formations : 7124, Perte : 1.183608055114746 Nombre de formations : 7125, Perte : 1.1356960535049438 Nombre de formations : 7126, Perte : 0,9882262945175171 Nombre de formations : 7127, Perte : 1.2372184991836548 Nombre de formations : 7128, Perte : 1.1777989864349365 Nombre de formations : 7129, Perte : 1.1740714311599731 Nombre de formations : 7130, Perte : 1.2763859033584595 Nombre de formations : 7131, Perte : 0.9444755911827087 Temps de formation : 7132, Perte : 1.114796757698059 Nombre de formations : 7133, Perte : 1.1421982049942017 Nombre de formations : 7134, Perte : 1.3911648988723755 Nombre de formations : 7135, Perte : 0.9527820944786072 Nombre de formations : 7136, Perte : 1.3165276050567627 Temps de formation : 7137, Perte : 1.0227351188659668Nombre de formations : 7138, Perte : 1.1013933420181274 Nombre de formations : 7139, Perte : 1.1998023986816406 Temps de formation : 7140, Perte : 1.071320652961731 Nombre de formations : 7141, Perte : 1.1571239233016968 Temps de formation : 7142, Perte : 1.3350943326950073 Nombre de formations : 7143, Perte : 1.2554399967193604 Temps de formation : 7144, Perte : 1.0669255256652832 Temps de formation : 7145, Perte : 1.0959017276763916 Nombre de formations : 7146, Perte : 1.3813321590423584 Nombre de formations : 7147, Perte : 1.0771737098693848 Nombre de formations : 7148, Perte : 1.0383307933807373 Nombre de formations : 7149, Perte : 1.2831860780715942 Nombre de formations : 7150, Perte : 1.1238858699798584 Nombre de 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: 7169, Perte : 1.0707147121429443 Nombre de formations : 7170, Perte : 1.0287038087844849 Nombre de formations : 7171, Perte : 1.4297206401824951 Nombre de formations : 7172, Perte : 1.0087721347808838 Nombre de formations : 7173, Perte : 1.1187827587127686 Nombre de formations : 7174, Perte : 1.1376268863677979 Nombre de formations : 7175, Perte : 1.299757480621338 Nombre de formations : 7176, Perte : 1.2928497791290283 Nombre de formations : 7177, Perte : 0.9176623225212097 Nombre de formations : 7178, Perte : 1.395740270614624 Nombre de formations : 7179, Perte : 1.4610081911087036 Nombre de formations : 7180, Perte : 1.2074092626571655 Nombre de formations : 7181, Perte : 1.1396459341049194 Nombre de formations : 7182, Perte : 1.1412667036056519 Nombre de formations : 7183, Perte : 0.9947893023490906 Nombre de formations : 7184, Perte : 1.1464282274246216 Nombre de formations : 7185, Perte : 1.1493736505508423 Nombre de formations : 7186, Perte : 1.2359555959701538 Temps de 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Temps de formation : 7674, Perte : 0,8949564695358276 Nombre de formations : 7675, Perte : 1.0819491147994995 Nombre de formations : 7676, Perte : 1.188764214515686 Nombre de formations : 7677, Perte : 1.2278612852096558 Nombre de formations : 7678, Perte : 1.3763741254806519 Nombre de formations : 7679, Perte : 1.1821136474609375 Nombre de formations : 7680, Perte : 1.360442042350769 Nombre de formations : 7681, Perte : 1.192211627960205 Temps de formation : 7682, Perte : 1.024461030960083 Nombre de formations : 7683, Perte : 1.0943740606307983 Nombre de formations : 7684, Perte : 1.3945927619934082 Nombre de formations : 7685, Perte : 1.1310964822769165 Nombre de formations : 7686, Perte : 1.0578378438949585 Nombre de formations : 7687, Perte : 1.2370696067810059 Nombre de formations : 7688, Perte : 1.4645717144012451 Nombre de formations : 7689, Perte : 1.0347925424575806 Nombre de formations : 7690, Perte : 1.2056339979171753 Nombre de formations : 7691, Perte : 0.9001219272613525 Nombre de formations : 7692, Perte : 1.0144970417022705 Nombre de formations : 7693, Perte : 1.3279573917388916 Nombre de formations : 7694, Perte : 1.1991941928863525 Nombre de formations : 7695, Perte : 1.191244125366211 Nombre de formations : 7696, Perte : 1.0751855373382568 Nombre de formations : 7697, Perte : 1.4173855781555176 Nombre de formations : 7698, Perte : 1.0555354356765747 Nombre de formations : 7699, Perte : 0,9791978001594543 Nombre de formations : 7700, Perte : 0.8749792575836182 Nombre de formations : 7701, Perte : 0.9785884618759155 Nombre de formations : 7702, Perte : 1.079095721244812 Nombre de formations : 7703, Perte : 1.3695027828216553 Nombre de formations : 7704, Perte : 1.4978569746017456 Nombre de formations : 7705, Perte : 1.050480604171753 Nombre de formations : 7706, Perte : 1.225829839706421 Nombre de formations : 7707, Perte : 1.0349675416946411 Temps de formation : 7708, Perte : 1.1308562755584717 Nombre de formations : 7709, Perte : 1.2171193361282349 Nombre de formations : 7710, Perte : 1.1682018041610718 Nombre de formations : 7711, Perte : 1.1280081272125244 Nombre de formations : 7712, Perte : 1.0511802434921265 Nombre de formations : 7713, Perte : 1.1533963680267334 Nombre de formations : 7714, Perte : 1.3981354236602783 Nombre de formations : 7715, Perte : 1.4143701791763306 Nombre de formations : 7716, Perte : 0.9906187057495117 Nombre de formations : 7717, Perte : 1.1803382635116577 Nombre de formations : 7718, Perte : 1.2243021726608276 Temps de formation : 7719, Perte : 1.2566359043121338 Nombre de formations : 7720, Perte : 0.9611352682113647 Nombre de formations : 7721, Perte : 0.9401686787605286 Nombre de formations : 7722, Perte : 1.192764401435852 Nombre de formations : 7723, Perte : 1.2125515937805176 Nombre de formations : 7724, Perte : 1.5483982563018799 Nombre de formations : 7725, Perte : 1.0036598443984985 Nombre de formations : 7726, Perte : 1.0396089553833008 Nombre de formations : 7727, Perte : 1.1836159229278564 Nombre de formations : 7728, Perte : 1.27720046043396 Nombre de formations : 7729, Perte : 1.1872236728668213 Nombre de formations : 7730, Perte : 1.1876165866851807 Nombre de formations : 7731, Perte : 1.379239559173584 Nombre de formations : 7732, Perte : 1.194985032081604 Nombre de formations : 7733, Perte : 1.2305048704147339 Temps de formation : 7734, Perte : 1.101074457168579 Nombre de formations : 7735, Perte : 1.1864999532699585 Nombre de formations : 7736, Perte : 1.1194816827774048 Nombre de formations : 7737, Perte : 0.9900977611541748 Nombre de formations : 7738, Perte : 1.323547124862671 Temps de formation : 7739, Perte : 1.285246729850769 Nombre de formations : 7740, Perte : 1.1447983980178833 Nombre de formations : 7741, Perte : 1.162243366241455 Temps de formation : 7742, Perte : 0,8521981239318848 Temps de formation : 7743, Perte : 1.2642875909805298 Nombre de formations : 7744, Perte : 1.0940033197402954 Temps de formation : 7745, Perte : 1.3510721921920776 Temps de formation : 7746, Perte : 1.1740132570266724 Nombre de formations : 7747, Perte : 0,9315599799156189 Nombre de formations : 7748, Perte : 0.8112488389015198 Temps de formation : 7749, Perte : 1.1542388200759888 Temps de formation : 7750, Perte : 0,9341703653335571 Nombre de formations : 7751, Perte : 1.1287883520126343 Nombre de formations : 7752, Perte : 1.2222293615341187 Nombre de formations : 7753, Perte : 1.1548399925231934 Nombre de formations : 7754, Perte : 1.06867516040802 Nombre de formations : 7755, Perte : 1.0393991470336914 Nombre de formations : 7756, Perte : 1.0450328588485718 Nombre de formations : 7757, Perte : 1.0676478147506714 Nombre de formations : 7758, Perte : 1.2082557678222656 Temps de formation : 7759, Perte : 1.0723425149917603 Nombre de formations : 7760, Perte : 1.1652140617370605 Nombre de formations : 7761, Perte : 0.9844298958778381 Temps de formation : 7762, Perte : 1.382349967956543 Nombre de formations : 7763, Perte : 1.1926606893539429 Nombre de formations : 7764, Perte : 1.026482105255127 Temps de formation : 7765, Perte : 1.299048662185669 Nombre de formations : 7766, Perte : 1.3366942405700684 Nombre de formations : 7767, Perte : 1.1309045553207397 Nombre de formations : 7768, Perte : 1.1523325443267822 Nombre de formations : 7769, Perte : 0,9934222102165222 Nombre de formations : 7770, Perte : 0,924751877784729 Nombre de formations : 7771, Perte : 1.1102899312973022 Nombre de formations : 7772, Perte : 1.0762815475463867 Nombre de formations : 7773, Perte : 1.1507312059402466 Nombre de formations : 7774, Perte : 1.1645926237106323 Nombre de formations : 7775, Perte : 0.9529551863670349 Nombre de formations : 7776, Perte : 1.1160413026809692 Nombre de formations : 7777, Perte : 1.0874241590499878 Nombre de formations : 7778, Perte : 0.8786929249763489 Temps de formation : 7779, Perte : 1.35325288772583 Nombre de formations : 7780, Perte : 1.1301738023757935 Nombre de formations : 7781, Perte : 1.3884902000427246 Nombre de formations : 7782, Perte : 0.8381791710853577 Nombre de formations : 7783, Perte : 1.03469979763031 Nombre de formations : 7784, Perte : 1.2365460395812988 Temps de formation : 7785, Perte : 1.027480959892273 Nombre de formations : 7786, Perte : 1.2947568893432617 Nombre de formations : 7787, Perte : 1.2408595085144043 Nombre de formations : 7788, Perte : 1.0622131824493408 Temps de formation : 7789, Perte : 1.4691154956817627 Nombre de formations : 7790, Perte : 1.128934621810913 Nombre de formations : 7791, Perte : 1.1675522327423096 Temps de formation : 7792, Perte : 1.1690020561218262 Temps de formation : 7793, Perte : 1.1024773120880127 Temps de formation : 7794, Perte : 1.1409924030303955 Nombre de formations : 7795, Perte : 1.1006922721862793 Nombre de formations : 7796, Perte : 1.0796380043029785 Temps de formation : 7797, Perte : 1.2365586757659912 Temps de formation : 7798, Perte : 1.0566821098327637 Temps de formation : 7799, Perte : 1.0996304750442505 Nombre de formations : 7800, Perte : 1.2526379823684692 Nombre de formations : 7801, Perte : 1.0714588165283203 Nombre de formations : 7802, Perte : 1.0585336685180664 Nombre de formations : 7803, Perte : 1.0637550354003906 Temps de formation : 7804, Perte : 1.2670683860778809 Nombre de formations : 7805, Perte : 0.9631140232086182 Nombre de formations : 7806, Perte : 1.2168736457824707 Temps de formation : 7807, Perte : 0,9060236811637878 Temps de formation : 7808, Perte : 0,9885315895080566 Nombre de formations : 7809, Perte : 1.249497413635254 Nombre de formations : 7810, Perte : 1.1890441179275513 Nombre de formations : 7811, Perte : 1.247774362564087 Temps de formation : 7812, Perte : 0,9638575315475464 Nombre de formations : 7813, Perte : 1.176830530166626 Temps de formation : 7814, Perte : 1.0362855195999146 Nombre de formations : 7815, Perte : 1.317710518836975 Nombre de formations : 7816, Perte : 1.016163945198059 Nombre de formations : 7817, Perte : 0.964885413646698 Nombre de formations : 7818, Perte : 0.9678632020950317 Nombre de formations : 7819, Perte : 1.222188949584961 Nombre de formations : 7820, Perte : 1.5298950672149658
Fonction de l'élément 12.5
import torch
a = torch.tensor(5)
print(a)
print(a.item())résultat:
tenseur(5) 5
12.6 Afficher la perte d'entraînement
① Dans pytorch, le tenseur a un paramètre require_grad. S'il est défini sur True, le tenseur sera automatiquement différencié lors de la rétropropagation.
② L'attribut require_grad du tenseur est par défaut False. Si un nœud (variable feuille : un tenseur auto-créé) require_grad est défini sur True, alors tous les nœuds qui en dépendent require_grad sont True (même si d'autres tenseurs dépendants ont require_grad = False)
③ Lorsque require_grad est défini sur False, la dérivation ne sera pas automatiquement effectuée pendant la rétropropagation, économisant ainsi considérablement la mémoire vidéo ou la mémoire.
④ Avec torch.no_grad, sous ce module, les require_grad de tous les tenseurs calculés sont automatiquement définis sur False.
⑤ Même si un tenseur (nommé x) require_grad = True, lorsqu'il est calculé avec torch.no_grad, le nouveau tenseur (nommé w-scalar) obtenu à partir de x require_grad est False, et grad_fn est également None, c'est-à-dire que w ne sera pas Ask pour la dérivation.
⑥ torch.no_grad() : Arrête de calculer le dégradé et ne peut pas effectuer de rétropropagation.
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
total_test_loss = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度计算，节约内存
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
writer.close()résultat:
Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Durée de l'ensemble de données de formation : 50 000 Longueur de l'ensemble de données de test : 10 000 -----Le premier cycle de formation commence----- Nombre d'entraînements : 100, Perte : 2.2818071842193604 Nombre de formations : 200, Perte : 2.267061471939087 Nombre de formations : 300, Perte : 2.2060177326202393 Nombre de formations : 400, Perte : 2.1160497665405273 Nombre de formations : 500, Perte : 2.03908371925354 Nombre de formations : 600, Perte : 2.0013811588287354 Nombre de formations : 700, Perte : 1.971280574798584 Perte sur l'ensemble de test global : 311.444508433342 -----Le deuxième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 800, Perte : 1.8406707048416138 Nombre de formations : 900, Perte : 1.835253357887268 Nombre de formations : 1000, Perte : 1.9193772077560425 Nombre de formations : 1100, Perte : 1.9817758798599243 Nombre de formations : 1200, Perte : 1.6866414546966553 Nombre de formations : 1300, Perte : 1.6833062171936035 Nombre de formations : 1400, Perte : 1.7423250675201416 Nombre de formations : 1500, Perte : 1.7910836935043335 Perte sur l'ensemble de test global : 295,83529579639435 -----Le troisième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 1600, Perte : 1.7340000867843628 Nombre de formations : 1700, Perte : 1.6623749732971191 Nombre de formations : 1800, Perte : 1.9103188514709473 Nombre de formations : 1900, Perte : 1.722930908203125 Nombre de formations : 2000, Perte : 1.8943604230880737 Nombre de formations : 2100, Perte : 1.4975690841674805 Nombre de formations : 2200, Perte : 1.464676856994629 Nombre de formations : 2300, Perte : 1.7708508968353271 Perte sur l'ensemble de test global : 273.4990575313568 -----Le 4ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 2400, Perte : 1.7362182140350342 Nombre de formations : 2500, Perte : 1.3517616987228394 Nombre de formations : 2600, Perte : 1.5586233139038086 Nombre de formations : 2700, Perte : 1.6879914999008179 Nombre de formations : 2800, Perte : 1.469564437866211 Nombre de formations : 2900, Perte : 1.5893890857696533 Temps de formation : 3000, Perte : 1.352890968322754 Nombre de formations : 3100, Perte : 1.4961837530136108 Perte sur l'ensemble de test global : 270,01156997680664 -----Le cinquième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 3200, Perte : 1.3372247219085693 Temps de formation : 3300, Perte : 1.4689146280288696 Temps de formation : 3400, Perte : 1.4240412712097168 Temps de formation : 3500, Perte : 1.5419731140136719 Nombre de formations : 3600, Perte : 1.5850610733032227 Nombre de formations : 3700, Perte : 1.343977451324463 Nombre de formations : 3800, Perte : 1.3023576736450195 Nombre de formations : 3900, Perte : 1.4324713945388794 Perte sur l'ensemble de test global : 257,1781986951828 -----Le 6ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4000, Perte : 1.3752213716506958 Nombre de formations : 4100, Perte : 1.4291632175445557 Temps de formation : 4200, Perte : 1.5042070150375366 Nombre de formations : 4300, Perte : 1.1800527572631836 Temps de formation : 4400, Perte : 1.1353368759155273 Temps de formation : 4500, Perte : 1.3278626203536987 Temps de formation : 4600, Perte : 1.385879397392273 Perte sur l'ensemble de test global : 243,80352401733398 -----Le 7ème cycle d'entraînement commence----- Temps de formation : 4700, Perte : 1.3193678855895996 Temps de formation : 4800, Perte : 1.5091830492019653 Temps de formation : 4900, Perte : 1.390406608581543 Nombre de formations : 5000, Perte : 1.377677083015442 Nombre de formations : 5100, Perte : 0.9832243919372559 Nombre de formations : 5200, Perte : 1.306634545326233 Nombre de formations : 5300, Perte : 1.2060096263885498 Nombre de formations : 5400, Perte : 1.3645224571228027 Perte sur l'ensemble de test global : 227,03500604629517 -----Le 8ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 5500, Perte : 1.2007256746292114 Nombre de formations : 5600, Perte : 1.2000162601470947 Temps d'entraînement : 5700, Perte : 1.217725157737732 Temps de formation : 5800, Perte : 1.2193546295166016 Temps de formation : 5900, Perte : 1.344832420349121 Temps de formation : 6000, Perte : 1.5032548904418945 Nombre de formations : 6100, Perte : 0.9945251941680908 Temps de formation : 6200, Perte : 1.0842390060424805 Perte sur l'ensemble de test global : 210.75880527496338 -----Le 9ème cycle d'entraînement commence----- Temps de formation : 6300, Perte : 1.3924059867858887 Nombre de formations : 6400, Perte : 1.08247971534729 Nombre de formations : 6500, Perte : 1.6116385459899902 Nombre de formations : 6600, Perte : 1.0441133975982666 Nombre de formations : 6700, Perte : 1.0808278322219849 Nombre de formations : 6800, Perte : 1.1203839778900146 Nombre de formations : 6900, Perte : 1.065340518951416 Nombre de formations : 7000, Perte : 0.8646073341369629 Perte sur l'ensemble de test global : 200,43587028980255 -----Le 10ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 7100, Perte : 1.2311145067214966 Nombre de formations : 7200, Perte : 0.9793491363525391 Nombre de formations : 7300, Perte : 1.1264833211898804 Nombre de formations : 7400, Perte : 0.8558132648468018 Nombre de formations : 7500, Perte : 1.1851539611816406 Nombre de formations : 7600, Perte : 1.2427409887313843 Nombre de formations : 7700, Perte : 0.8233367204666138 Nombre de formations : 7800, Perte : 1.2412829399108887 Perte sur l'ensemble de test global : 194,5557427406311
① Dans le terminal Anaconda, activez l'environnement py3.6.3, puis entrez la commande tensorboard --logdir=C:\Users\wangy\Desktop\03CV\logs, attribuez l'URL à la barre d'URL du navigateur et appuyez sur Entrée pour afficher le Affichage du tableau tenseur. État du journal.
12.7 Sauvegarder les paramètres après chaque tour
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
total_test_loss = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度了
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
print("模型已保存")
writer.close()résultat:
Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Durée de l'ensemble de données de formation : 50 000 Longueur de l'ensemble de données de test : 10 000 -----Le premier cycle de formation commence----- Nombre de formations : 100, Perte : 2.296692132949829 Nombre de formations : 200, Perte : 2.285885810852051 Nombre de formations : 300, Perte : 2.279501438140869 Nombre de formations : 400, Perte : 2.2302145957946777 Nombre de formations : 500, Perte : 2.1076254844665527 Nombre de formations : 600, Perte : 2.0241076946258545 Nombre de formations : 700, Perte : 2.0326571464538574 Perte sur l'ensemble de test global : 313.3945701122284 Modèle enregistré -----Le deuxième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 800, Perte : 1.8856056928634644 Nombre de formations : 900, Perte : 1.8258416652679443 Nombre de formations : 1000, Perte : 1.8736964464187622 Nombre de formations : 1100, Perte : 2.009686231613159 Nombre de formations : 1200, Perte : 1.7110859155654907 Nombre de formations : 1300, Perte : 1.639999508857727 Nombre de formations : 1400, Perte : 1.7460256814956665 Nombre de formations : 1500, Perte : 1.804326057434082 Perte sur l'ensemble de test global : 306.9472336769104 Modèle enregistré -----Le troisième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 1600, Perte : 1.7464873790740967 Nombre de formations : 1700, Perte : 1.6793572902679443 Nombre de formations : 1800, Perte : 1.9503461122512817 Nombre de formations : 1900, Perte : 1.7317644357681274 Nombre de formations : 2000, Perte : 1.9306591749191284 Nombre de formations : 2100, Perte : 1.5165047645568848 Nombre de formations : 2200, Perte : 1.459275722503662 Nombre de formations : 2300, Perte : 1.79405677318573 Perte sur l'ensemble de test global : 263,37182998657227 Modèle enregistré -----Le 4ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 2400, Perte : 1.7481664419174194 Nombre de formations : 2500, Perte : 1.3587579727172852 Nombre de formations : 2600, Perte : 1.5589655637741089 Nombre de formations : 2700, Perte : 1.6773592233657837 Nombre de formations : 2800, Perte : 1.5090978145599365 Nombre de formations : 2900, Perte : 1.539999008178711 Nombre de formations : 3000, Perte : 1.354047417640686 Nombre de formations : 3100, Perte : 1.4937833547592163 Perte sur l'ensemble de test global : 252,46941196918488 Modèle enregistré -----Le cinquième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 3200, Perte : 1.3801052570343018 Nombre de formations : 3300, Perte : 1.4397848844528198 Nombre de formations : 3400, Perte : 1.46108078956604 Nombre de formations : 3500, Perte : 1.5322155952453613 Nombre de formations : 3600, Perte : 1.566237211227417 Nombre de formations : 3700, Perte : 1.3101667165756226 Nombre de formations : 3800, Perte : 1.2599278688430786 Nombre de formations : 3900, Perte : 1.4321829080581665 Perte sur l'ensemble de test global : 243.0005919933319 Modèle enregistré -----Le 6ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4000, Perte : 1.3768717050552368 Nombre de formations : 4100, Perte : 1.4406071901321411 Nombre de formations : 4200, Perte : 1.5087004899978638 Nombre de formations : 4300, Perte : 1.1848419904708862 Nombre de formations : 4400, Perte : 1.1364362239837646 Nombre de formations : 4500, Perte : 1.3455544710159302 Nombre de formations : 4600, Perte : 1.40190851688385 Perte sur l'ensemble de test global : 229,64346647262573 Modèle enregistré -----Le 7ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4700, Perte : 1.2932283878326416 Nombre de formations : 4800, Perte : 1.4792245626449585 Nombre de formations : 4900, Perte : 1.3620022535324097 Nombre de formations : 5000, Perte : 1.3700700998306274 Nombre de formations : 5100, Perte : 0.9695762991905212 Nombre de formations : 5200, Perte : 1.312595009803772 Nombre de formations : 5300, Perte : 1.2064651250839233 Nombre de formations : 5400, Perte : 1.3512318134307861 Perte sur l'ensemble de test global : 218,9336529970169 Modèle enregistré -----Le 8ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 5500, Perte : 1.1977111101150513 Nombre de formations : 5600, Perte : 1.2471140623092651 Nombre de formations : 5700, Perte : 1.156531810760498 Nombre de formations : 5800, Perte : 1.2149838209152222 Nombre de formations : 5900, Perte : 1.2761603593826294 Nombre de formations : 6000, Perte : 1.495023250579834 Nombre de formations : 6100, Perte : 1.0265220403671265 Nombre de formations : 6200, Perte : 1.0587254762649536 Perte sur l'ensemble de test global : 209,12245571613312 Modèle enregistré -----Le 9ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 6300, Perte : 1.44582200050354 Nombre de formations : 6400, Perte : 1.0848979949951172 Nombre de formations : 6500, Perte : 1.5730582475662231 Nombre de formations : 6600, Perte : 1.0684460401535034 Nombre de formations : 6700, Perte : 1.0620619058609009 Nombre de formations : 6800, Perte : 1.1571838855743408 Nombre de formations : 6900, Perte : 1.0781376361846924 Nombre de formations : 7000, Perte : 0.8753705620765686 Perte sur l'ensemble de test global : 200,97392404079437 Modèle enregistré -----Le 10ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 7100, Perte : 1.237581729888916 Nombre de formations : 7200, Perte : 0.9725397229194641 Nombre de formations : 7300, Perte : 1.0951743125915527 Nombre de formations : 7400, Perte : 0.8216850161552429 Nombre de formations : 7500, Perte : 1.2100721597671509 Nombre de formations : 7600, Perte : 1.2381412982940674 Nombre de formations : 7700, Perte : 0.8831480145454407 Nombre de formations : 7800, Perte : 1.2118467092514038 Perte sur l'ensemble de test global : 194,03061652183533 Modèle enregistré
12.8 Fonction argmax
import torch
outputs = torch.tensor([[0.1,0.2],
[0.05,0.4]])
print(outputs.argmax(0)) # 竖着看，最大值的索引
print(outputs.argmax(1)) # 横着看，最大值的索引
preds = outputs.argmax(0)
targets = torch.tensor([0,1])
print((preds == targets).sum()) # 对应位置相等的个数résultat:
tenseur([0, 1]) tenseur([1, 1]) tenseur(2)
12.9 Taux de précision d'impression
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
total_test_loss = 0
total_accuracy = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度了
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
total_accuracy = total_accuracy + accuracy
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy/test_data_size))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
print("模型已保存")
writer.close()résultat:
Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Durée de l'ensemble de données de formation : 50 000 Longueur de l'ensemble de données de test : 10 000 -----Le premier cycle de formation commence----- Nombre de formations : 100, Perte : 2.2990777492523193 Nombre de formations : 200, Perte : 2.279019594192505 Nombre de formations : 300, Perte : 2.274381637573242 Nombre de formations : 400, Perte : 2.212763547897339 Nombre de formations : 500, Perte : 2.0860657691955566 Nombre de formations : 600, Perte : 2.026383399963379 Nombre de formations : 700, Perte : 2.0226848125457764 Perte sur l'ensemble de test global : 318.3006658554077 Taux de précision sur l'ensemble du test : 0,26919999718666077 Modèle enregistré -----Le deuxième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 800, Perte : 1.932318091392517 Nombre de formations : 900, Perte : 1.8830816745758057 Nombre de formations : 1000, Perte : 1.9455211162567139 Nombre de formations : 1100, Perte : 1.973578929901123 Nombre de formations : 1200, Perte : 1.7392346858978271 Nombre de formations : 1300, Perte : 1.6807948350906372 Nombre de formations : 1400, Perte : 1.7497491836547852 Nombre de formations : 1500, Perte : 1.7937464714050293 Perte sur l'ensemble de test global : 304.5683034658432 Taux de précision sur l'ensemble du test global : 0,30399999022483826 Modèle enregistré -----Le troisième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 1600, Perte : 1.787430763244629 Nombre de formations : 1700, Perte : 1.6468796730041504 Nombre de formations : 1800, Perte : 1.9685696363449097 Nombre de formations : 1900, Perte : 1.7380374670028687 Nombre de formations : 2000, Perte : 1.948999285697937 Nombre de formations : 2100, Perte : 1.5249638557434082 Nombre de formations : 2200, Perte : 1.4795399904251099 Nombre de formations : 2300, Perte : 1.758912205696106 Perte sur l'ensemble de test global : 263,2710431814194 Taux de précision sur l'ensemble des tests : 0,3921000063419342 Modèle enregistré -----Le 4ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 2400, Perte : 1.741290807723999 Nombre de formations : 2500, Perte : 1.3643462657928467 Nombre de formations : 2600, Perte : 1.574839472770691 Nombre de formations : 2700, Perte : 1.720109462738037 Nombre de formations : 2800, Perte : 1.4971864223480225 Nombre de formations : 2900, Perte : 1.598922848701477 Nombre de formations : 3000, Perte : 1.3547699451446533 Nombre de formations : 3100, Perte : 1.5192795991897583 Perte sur l'ensemble de test global : 258,58551633358 Taux de précision sur l’ensemble des tests : 0,4034999907016754 Modèle enregistré -----Le cinquième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 3200, Perte : 1.3681577444076538 Nombre de formations : 3300, Perte : 1.5126806497573853 Nombre de formations : 3400, Perte : 1.496009111404419 Nombre de formations : 3500, Perte : 1.5612006187438965 Nombre de formations : 3600, Perte : 1.5879095792770386 Nombre de formations : 3700, Perte : 1.3388112783432007 Nombre de formations : 3800, Perte : 1.2843410968780518 Nombre de formations : 3900, Perte : 1.4247167110443115 Perte sur l'ensemble de test global : 254,64410090446472 Taux de précision sur l’ensemble des tests : 0,4162999987602234 Modèle enregistré -----Le 6ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4000, Perte : 1.4355524778366089 Nombre de formations : 4100, Perte : 1.467890739440918 Nombre de formations : 4200, Perte : 1.5169270038604736 Nombre de formations : 4300, Perte : 1.199944257736206 Nombre de formations : 4400, Perte : 1.172995686531067 Nombre de formations : 4500, Perte : 1.3407166004180908 Nombre de formations : 4600, Perte : 1.417804479598999 Perte sur l'ensemble de test global : 245,55124926567078 Taux de précision sur l'ensemble du test : 0,4399000108242035 Modèle enregistré -----Le 7ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4700, Perte : 1.3220632076263428 Nombre de formations : 4800, Perte : 1.5399339199066162 Nombre de formations : 4900, Perte : 1.4223642349243164 Nombre de formations : 5000, Perte : 1.432321548461914 Nombre de formations : 5100, Perte : 1.017971396446228 Nombre de formations : 5200, Perte : 1.3004764318466187 Nombre de formations : 5300, Perte : 1.2478861808776855 Nombre de formations : 5400, Perte : 1.401055097579956 Perte sur l'ensemble de test global : 237.160910487175 Taux de précision sur l'ensemble du test global : 0,46000000834465027 Modèle enregistré -----Le 8ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 5500, Perte : 1.2419700622558594 Nombre de formations : 5600, Perte : 1.2860450744628906 Temps de formation : 5700, Perte : 1.2340316772460938 Nombre de formations : 5800, Perte : 1.2950438261032104 Nombre de formations : 5900, Perte : 1.3835818767547607 Nombre de formations : 6000, Perte : 1.5290265083312988 Nombre de formations : 6100, Perte : 1.0339772701263428 Nombre de formations : 6200, Perte : 1.1568495035171509 Perte sur l'ensemble de test global : 229,54707419872284 Taux de précision sur l'ensemble des tests : 0,47859999537467957 Modèle enregistré -----Le 9ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 6300, Perte : 1.4557569026947021 Nombre de formations : 6400, Perte : 1.1302629709243774 Nombre de formations : 6500, Perte : 1.5682624578475952 Nombre de formations : 6600, Perte : 1.1243321895599365 Nombre de formations : 6700, Perte : 1.1435623168945312 Nombre de formations : 6800, Perte : 1.125715970993042 Nombre de formations : 6900, Perte : 1.1060220003128052 Nombre de formations : 7000, Perte : 0.971026599407196 Perte sur l'ensemble de test global : 217,55635011196136 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,5054000020027161 Modèle enregistré -----Le 10ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 7100, Perte : 1.3340775966644287 Nombre de formations : 7200, Perte : 0.9736936688423157 Nombre de formations : 7300, Perte : 1.099505066871643 Temps de formation : 7400, Perte : 0,8387444019317627 Nombre de formations : 7500, Perte : 1.2155531644821167 Nombre de formations : 7600, Perte : 1.2118051052093506 Nombre de formations : 7700, Perte : 0.8927739262580872 Nombre de formations : 7800, Perte : 1.2374874353408813 Perte sur l'ensemble de test global : 206,82526969909668 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,5320000052452087 Modèle enregistré
12.10 Fonctions de couche spéciales
① La différence entre model.train() et model.eval() réside principalement dans les deux couches de normalisation par lots et d'abandon.
② S'il y a des couches BN (normalisation par lots) et Dropout dans le modèle, model.train() doit être ajouté pendant la formation. model.train() garantit que la couche BN peut utiliser la moyenne et la variance de chaque lot de données. Pour Dropout, model.train() sélectionne aléatoirement une partie des connexions réseau pour entraîner et mettre à jour les paramètres.
③ Désactivez la normalisation et l'abandon des lots. S'il y a des couches BN (normalisation par lots) et Dropout dans le modèle, ajoutez model.eval() pendant le test. model.eval() garantit que la couche BN peut utiliser la moyenne et la variance de toutes les données d'entraînement, c'est-à-dire que la moyenne et la variance de la couche BN doivent rester inchangées pendant le processus de test. Pour Dropout, model.eval() utilise toutes les connexions réseau, c'est-à-dire qu'il ne supprime pas les neurones de manière aléatoire.
④ Après avoir formé les échantillons de train, le modèle généré doit être utilisé pour tester les échantillons. Avant model(test), model.eval() doit être ajouté. Sinon, s'il y a des données d'entrée, cela changera le poids même s'il n'est pas entraîné. Il s'agit d'une propriété provoquée par la couche BN et le Dropout dans le modèle.
⑤ Lorsque vous effectuez une classification, les distributions d'échantillons de l'ensemble d'entraînement et de l'ensemble de test sont différentes, vous devez donc accorder une attention particulière à ce point.
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
tudui.train() # 当网络中有dropout层、batchnorm层时，这些层能起作用
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
tudui.eval() # 当网络中有dropout层、batchnorm层时，这些层不能起作用
total_test_loss = 0
total_accuracy = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度了
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
total_accuracy = total_accuracy + accuracy
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy/test_data_size))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
#torch.save(tudui.state_dict(),"tudui_{}.path".format(i)) # 保存方式二
print("模型已保存")
writer.close()résultat:
Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Fichiers déjà téléchargés et vérifiés Durée de l'ensemble de données de formation : 50 000 Longueur de l'ensemble de données de test : 10 000 -----Le premier cycle de formation commence----- Nombre d'entraînements : 100, Perte : 2.292330265045166 Nombre de formations : 200, Perte : 2.2909886837005615 Nombre de formations : 300, Perte : 2.2775135040283203 Temps de formation : 400, Perte : 2.2197389602661133 Temps d'entraînement : 500, Perte : 2.1354541778564453 Nombre de formations : 600, Perte : 2.034959077835083 Nombre de formations : 700, Perte : 2.0130105018615723 Perte sur l'ensemble de test global : 319,69296860694885 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,2678999900817871 Modèle enregistré -----Le deuxième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 800, Perte : 1.8924949169158936 Nombre de formations : 900, Perte : 1.8564952611923218 Nombre de formations : 1000, Perte : 1.9163199663162231 Temps d'entraînement : 1100, Perte : 1.972761631011963 Nombre de formations : 1200, Perte : 1.698002815246582 Temps d'entraînement : 1300, Perte : 1.6668578386306763 Temps d'entraînement : 1400, Perte : 1.7467551231384277 Temps de formation : 1500, Perte : 1.8171281814575195 Perte sur l'ensemble de test global : 294,6422094106674 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,3321000039577484 Modèle enregistré -----Le troisième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 1600, Perte : 1.7753604650497437 Nombre de formations : 1700, Perte : 1.637514591217041 Nombre de formations : 1800, Perte : 1.936806559562683 Nombre de formations : 1900, Perte : 1.710182785987854 Nombre de formations : 2000, Perte : 1.9697281122207642 Nombre de formations : 2100, Perte : 1.507324457168579 Nombre de formations : 2200, Perte : 1.4598215818405151 Nombre de formations : 2300, Perte : 1.8211809396743774 Perte sur l'ensemble de test global : 268,6419733762741 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,37880000472068787 Modèle enregistré -----Le 4ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 2400, Perte : 1.696730136871338 Nombre de formations : 2500, Perte : 1.3451323509216309 Nombre de formations : 2600, Perte : 1.614168643951416 Nombre de formations : 2700, Perte : 1.5963644981384277 Nombre de formations : 2800, Perte : 1.4918489456176758 Nombre de formations : 2900, Perte : 1.6028531789779663 Nombre de formations : 3000, Perte : 1.3561456203460693 Nombre de formations : 3100, Perte : 1.5363717079162598 Perte sur l'ensemble de test global : 260,29946398735046 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,39590001106262207 Modèle enregistré -----Le cinquième cycle de formation commence----- Nombre de formations : 3200, Perte : 1.3781168460845947 Nombre de formations : 3300, Perte : 1.4570066928863525 Temps de formation : 3400, Perte : 1.4464694261550903 Temps de formation : 3500, Perte : 1.5474085807800293 Nombre de formations : 3600, Perte : 1.5136005878448486 Nombre de formations : 3700, Perte : 1.3479602336883545 Nombre de formations : 3800, Perte : 1.2738752365112305 Nombre de formations : 3900, Perte : 1.483515977859497 Perte sur l'ensemble de test global : 243.80596554279327 Taux de précision sur l'ensemble des tests : 0,4325999915599823 Modèle enregistré -----Le 6ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4000, Perte : 1.376009464263916 Nombre de formations : 4100, Perte : 1.4102662801742554 Nombre de formations : 4200, Perte : 1.5586539506912231 Nombre de formations : 4300, Perte : 1.202476978302002 Nombre de formations : 4400, Perte : 1.0953962802886963 Temps de formation : 4500, Perte : 1.3712406158447266 Temps de formation : 4600, Perte : 1.3603018522262573 Perte sur l'ensemble de test global : 229,96637046337128 Taux de précision sur l'ensemble du test : 0,4652999937534332 Modèle enregistré -----Le 7ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 4700, Perte : 1.3486863374710083 Nombre de formations : 4800, Perte : 1.4762073755264282 Nombre de formations : 4900, Perte : 1.3585703372955322 Nombre de formations : 5000, Perte : 1.3923097848892212 Nombre de formations : 5100, Perte : 0.9942217469215393 Temps de formation : 5200, Perte : 1.3098843097686768 Nombre de formations : 5300, Perte : 1.1401594877243042 Nombre de formations : 5400, Perte : 1.3566023111343384 Perte sur l'ensemble de test global : 217,51882588863373 Taux de précision sur l'ensemble du test : 0,499099999666214 Modèle enregistré -----Le 8ème cycle d'entraînement commence----- Temps de formation : 5500, Perte : 1.25923752784729 Nombre de formations : 5600, Perte : 1.188690185546875 Temps de formation : 5700, Perte : 1.223688006401062 Temps de formation : 5800, Perte : 1.2504695653915405 Nombre de formations : 5900, Perte : 1.3733277320861816 Nombre de formations : 6000, Perte : 1.5391217470169067 Temps de formation : 6100, Perte : 1.0835392475128174 Temps de formation : 6200, Perte : 1.0833714008331299 Perte sur l'ensemble de test global : 206,92583346366882 Taux de précision sur l'ensemble des tests : 0,5250999927520752 Modèle enregistré -----Le 9ème cycle d'entraînement commence----- Nombre de formations : 6300, Perte : 1.4169930219650269 Temps de formation : 6400, Perte : 1.0912859439849854 Nombre de formations : 6500, Perte : 1.5215225219726562 Nombre de formations : 6600, Perte : 1.044875979423523 Temps de formation : 6700, Perte : 1.091143012046814 Nombre de formations : 6800, Perte : 1.1253798007965088 Nombre de formations : 6900, Perte : 1.106575608253479 Nombre de formations : 7000, Perte : 0.8582056164741516 Perte sur l'ensemble de test global : 198,72406196594238 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,5472999811172485 Modèle enregistré -----Le 10ème cycle de formation commence----- Nombre de formations : 7100, Perte : 1.2614285945892334 Temps de formation : 7200, Perte : 1.0269255638122559 Temps de formation : 7300, Perte : 1.104204773902893 Nombre de formations : 7400, Perte : 0.8442661166191101 Nombre de formations : 7500, Perte : 1.2488468885421753 Temps de formation : 7600, Perte : 1.2494431734085083 Temps de formation : 7700, Perte : 0,8363684415817261 Temps de formation : 7800, Perte : 1.2570160627365112 Perte sur l'ensemble de test global : 193.20221555233002 Taux de précision sur l'ensemble de test global : 0,5633000135421753 Modèle enregistré