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告密者的下场(第3页)

#optimizer

optimizer=torch.optiAdam(net.parameters(),lr=lr)

#optimizer=torch.optiSGD(net.parameters(),lr=lr,momentum=0.9,weight_decay=5e-4)

scheduler=torch.optilr_scheduler.StepLR(optimizer,step_size=5,gamma=0.9)

ifnotos.path.exists(“logCNN“):

os.mkdir(“logCNN“)

writer=tensorboardX.SummaryWriter(“logCNN“)

forepochinrange(epoch_num):

train_sum_loss=0

train_sum_correct=0

train_sum_fp=0

train_sum_fn=0

train_sum_tp=0

train_sum_tn=0

fori,datainenumerate(trainDataLoader):

net.train()

inputs,labels=data

inputs=inputs.unsqueeze(1).to(torch.float32)

labels=labels.type(torch.LongTensor)

inputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)

outputs=net(inputs)

loss=loss_func(outputs,labels)

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

_,pred=torch.max(outputs.data,dim=1)

acc=pred.eq(labels.data).cpu().sum()

one=torch.ones_like(labels)

zero=torch.zeros_like(labels)

tn=((labels==zero)*(pred==zero)).sum()

tp=((labels==one)*(pred==one)).sum()

fp=((labels==zero)*(pred==one)).sum()

fn=((labels==one)*(pred==zero)).sum()

train_sum_fn+=fn.item()

train_sum_fp+=fp.item()

train_sum_tn+=tn.item()

train_sum_tp+=tp.item()

train_sum_loss+=loss.item()

train_sum_correct+=acc.item()

train_loss=train_sum_loss*1.0len(trainDataLoader)

有樗  穿进甜文后成了霸总的恶毒前女友  副本存活率0?我直接速通!  剑影江湖传说  射雕之逍遥天下  星囚禁地  御兽:我能增强御兽血脉  我的宗门有点怪!  星际第一人偶师  穿越七零,勾的冷面军少心慌慌  全村亿万富翁,你管这叫贫困村?  娇娇贵女红了眼,摄政王连夜哄  斗罗好孕:我靠生子系统被团宠了  高手达人的奇妙爱情  倾月班  七零最硬糙汉被媳妇撩红了眼林清屏顾钧成免费阅读  摆摊卖水果  贫僧法海,万世之尊  官道危途  我在修仙界养猪  

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