2024-05-15 21:55:33 发布
网友
我是Pytorch和机器学习的新手,我将在本教程中学习本教程https://www.learnopencv.com/image-classification-using-transfer-learning-in-pytorch/,并使用我的自定义数据集。然后我在本教程中也遇到了同样的问题,但我不知道如何在pytorch中提前停止,如果您没有创建提前停止过程,那么请告诉我
试试下面的代码
# Check early stopping condition if epochs_no_improve == n_epochs_stop: print('Early stopping!' ) early_stop = True break else: continue break if early_stop: print("Stopped") break
这就是我在每个时代所做的
val_loss += loss val_loss = val_loss / len(trainloader) if val_loss < min_val_loss: #Saving the model if min_loss > loss.item(): min_loss = loss.item() best_model = copy.deepcopy(loaded_model.state_dict()) print('Min loss %0.2f' % min_loss) epochs_no_improve = 0 min_val_loss = val_loss else: epochs_no_improve += 1 # Check early stopping condition if epochs_no_improve == n_epochs_stop: print('Early stopping!' ) loaded_model.load_state_dict(best_model)
Donno它有多正确(我从另一个网站的帖子中获取了大部分代码,但忘了放在哪里,所以我无法放置参考链接。我刚刚对其进行了一点修改),希望您觉得它有用,如果我错了,请指出错误。多谢各位
试试下面的代码
这就是我在每个时代所做的
Donno它有多正确(我从另一个网站的帖子中获取了大部分代码,但忘了放在哪里,所以我无法放置参考链接。我刚刚对其进行了一点修改),希望您觉得它有用,如果我错了,请指出错误。多谢各位
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