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鹤壁市
  • 应用大小:99M
  • 应用平台:何洁小幸福歌曲试听
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  • 应用语言:中文
  • 更新时间:2020-08-04
  • 应用官网:高级维修电工有补贴吗
  • 标签: 极略三国水墨版 重生名门贵妻陌上星辰游戏地带软件

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    应用介绍

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    WRAPPED_MODEL = xmp.MpModelWrapper(FashionMNIST())def train_mnist(): torch.manual_seed(1) def get_dataset(): norm = transforms.Normalize((0.1307) (0.3081))   train_dataset = datasets.FashionMNIST(   FLAGS[datadir] train=True download=True  transform=transforms.Compose(  [transforms.ToTensor() norm])) test_dataset = datasets.FashionMNIST( FLAGS[datadir] train=False   download=True   transform=transforms.Compose( [transforms.ToTensor() norm])) return train_dataset test_dataset #使用串行执行器可以避免多个进程下载相同的数据 train_dataset test_dataset = SERIAL_EXEC.run(get_dataset) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset num_replicas=xm.xrt_world_size() rank=xm.get_ordinal() shuffle=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(  train_dataset batch_size=FLAGS[batch_size] sampler=train_sampler num_workers=FLAGS[num_workers] drop_last=True)  test_loader = torch.utils.data.DataLoader(  test_dataset   batch_size=FLAGS[batch_size]  shuffle=False num_workers=FLAGS[num_workers] drop_last=True) # 调整学习率 lr = FLAGS[learning_rate] * xm.xrt_world_size() # 获取损失函数、优化器和模型 device = xm.xla_device() model = WRAPPED_MODEL.to(device) optimizer = optim.SGD(model.parameters() lr=lr momentum=FLAGS[momentum]) loss_fn = nn.NLLLoss() def train_fun(loader):  tracker = xm.RateTracker()  model.train() for x (data target) in enumerate(loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = loss_fn(output target)  loss.backward()  xm.optimizer_step(optimizer) tracker.add(FLAGS[batch_size])  if x % FLAGS[log_steps] == 0: print([xla:{}]({}) Loss={:.5f}.format(    xm.get_ordinal() x loss.item() time.asctime()) flush=True) def test_fun(loader): total_samples = 0 correct = 0 model.eval() data pred target = None None None for data target in loader: output = model(data) pred = output.max(1 keepdim=True)[1]  correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()  total_samples += data.size()[0] accuracy = 100.0 * correct / total_samples print([xla:{}] Accuracy={:.2f}%.format(  xm.get_ordinal() accuracy) flush=True) return accuracy data pred target # 训练和评估循环  accuracy = 0.0 data pred target = None None None for epoch in range(1 FLAGS[num_epochs] + 1): para_loader = pl.ParallelLoader(train_loader [device]) train_fun(para_loader.per_device_loader(device))  xm.master_print("Finished training epoch {}&quot.format(epoch))   para_loader = pl.ParallelLoader(test_loader [device]) accuracy data pred target = test_fun(para_loader.per_device_loader(device))  if FLAGS[metrics_debug]: xm.master_print(met.metrics_report() flush=True) return accuracy data pred target现在,要将结果绘制为测试图像的预测标签和实际标签,将使用以下功能模块。

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