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我是 pytorch 的新手，我正在尝试运行我找到的 github 模型并对其进行测试。所以作者提供了模型和损失函数。

像这样：

#1. Inference the model
model = PhysNet_padding_Encoder_Decoder_MAX(frames=128)
rPPG, x_visual, x_visual3232, x_visual1616 = model(inputs)

#2. Normalized the Predicted rPPG signal and GroundTruth BVP signal
rPPG = (rPPG-torch.mean(rPPG)) /torch.std(rPPG)     # normalize
BVP_label = (BVP_label-torch.mean(BVP_label)) /torch.std(BVP_label)     # normalize

#3. Calculate the loss
loss_ecg = Neg_Pearson(rPPG, BVP_label)

数据加载

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size = 20, shuffle = True)

    batch = next(iter(train_loader))

    data, label1, label2 = batch

    inputs= data

假设我想训练这个模型 15 个 epoch。所以这就是我目前所拥有的：我正在尝试设置优化器和训练，但我不确定如何将自定义损失和数据加载与模型联系起来并正确设置 15 epoch 训练。

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(15):
  ....

有什么建议么？

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1 回答 1

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我假设 BVP_label 是 train_loader 的 label1

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size = 20, shuffle = True)

# Using GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

model = PhysNet_padding_Encoder_Decoder_MAX(frames=128)
model.to(device)

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

for epoch in range(15):
    model.train()
    for inputs, label1, label2 in train_loader:
        rPPG, x_visual, x_visual3232, x_visual1616 = model(inputs)
        BVP_label = label1 # assumed BVP_label is label1

        rPPG = (rPPG-torch.mean(rPPG)) /torch.std(rPPG)
        BVP_label = (BVP_label-torch.mean(BVP_label)) /torch.std(BVP_label)
        
        loss_ecg = Neg_Pearson(rPPG, BVP_label)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss_ecg.backward()
        optimizer.step()

PyTorch 训练步骤如下。

  • 创建数据加载器
  • 初始化模型和优化器
  • 创建设备对象并将模型移动到设备

在火车循环中

  • 选择一小批数据
  • 使用模型进行预测
  • 计算损失
  • loss.backward() 更新模型的梯度
  • 使用优化器更新参数

您可能知道，您还可以查看 PyTorch 教程。

通过示例学习 PyTorch

torch.nn 到底是什么？

于 2020-11-11T03:35:16.527 回答