Python 深度学习模型训练与评估函数代码解析

这段代码定义了两个函数，一个是用于训练模型的函数 'train'，另一个是用于评估模型性能的函数 'evaluate'。'train' 函数会对一个数据集进行迭代训练，每次迭代会计算模型的损失和准确率并更新模型参数。'evaluate' 函数则用于对一个数据集进行模型性能的评估，同样会计算模型的损失和准确率。其中，模型参数的优化方法是使用 'optimizer'，损失函数是 'criterion'，数据集是 'iterator'。

train 函数

def train(model, iterator, optimizer, criterion):

    training_loss = 0.0
    training_acc = 0.0
    model.train()

    for batch in iterator:
        
        optimizer.zero_grad()
        text, text_lengths = batch.text
        predictions = model(text, text_lengths).squeeze(1)

        loss = criterion(predictions, batch.label)
        
        accuracy = batch_accuracy(predictions, batch.label)
        
        loss.backward()
        
        optimizer.step()
        
        training_loss += loss.item()
        training_acc += accuracy.item()
    
    return training_loss / len(iterator), training_acc / len(iterator)

evaluate 函数

def evaluate(model, iterator, criterion):
    eval_loss = 0.0
    eval_acc = 0
    model.eval()
    
    with torch.no_grad():
    
        for batch in iterator:

            text, text_lengths = batch.text
            
            predictions = model(text, text_lengths).squeeze(1)
            
            loss = criterion(predictions, batch.label)
            
            accuracy = batch_accuracy(predictions, batch.label)

            eval_loss += loss.item()
            eval_acc += accuracy.item()
        
    return eval_loss / len(iterator), eval_acc / len(iterator)

代码解析

训练函数 'train'
- 将模型设置为训练模式 'model.train()'。
- 迭代数据集 'iterator'。
- 清除梯度 'optimizer.zero_grad()'。
- 将输入数据传递给模型进行预测 'predictions = model(text, text_lengths).squeeze(1)'。
- 计算损失 'loss = criterion(predictions, batch.label)'。
- 计算准确率 'accuracy = batch_accuracy(predictions, batch.label)'。
- 反向传播计算梯度 'loss.backward()'。
- 更新模型参数 'optimizer.step()'。
- 累加损失和准确率。
- 返回平均损失和准确率。
评估函数 'evaluate'
- 将模型设置为评估模式 'model.eval()'。
- 使用 'torch.no_grad()' 关闭梯度计算，以提高评估速度。
- 迭代数据集 'iterator'。
- 将输入数据传递给模型进行预测 'predictions = model(text, text_lengths).squeeze(1)'。
- 计算损失 'loss = criterion(predictions, batch.label)'。
- 计算准确率 'accuracy = batch_accuracy(predictions, batch.label)'。
- 累加损失和准确率。
- 返回平均损失和准确率。

总结

这段代码提供了一个深度学习模型训练和评估的通用框架，可以根据具体的模型和任务进行修改和扩展。