def get_loss(loss_args): loss_type = loss_args['type'] functional_style = re.search(r'(\w+)\((\w+)\)', loss_type) args = dict() if functional_style: func, arg = functional_style.groups() new_args = dict(loss_args) if func == 'Summed': new_args['type'] = arg return sum_loss(get_loss(new_args)) if loss_type == 'BCE': loss_class = torch.nn.BCEWithLogitsLoss if 'pos_weight' in loss_args: args['pos_weight'] = loss_args['pos_weight'] * torch.ones([]) elif loss_type == 'FocalLoss': return focal_loss_with_logits elif loss_type == 'AutoBCE': return auto_weight_bce else: raise ValueError(f"No Loss of type {loss_type} known") return loss_class(**args)是什么意思

时间: 2024-04-19 20:25:24 浏览: 125
这段代码定义了一个名为 `get_loss` 的函数,该函数用于根据给定的 `loss_args` 参数获取损失函数。 函数的功能如下: 1. 从 `loss_args` 字典中获取损失函数的类型 `loss_type`。 2. 使用正则表达式来判断损失函数类型是否符合特定的函数式样式(如 `func(arg)` 形式)。 3. 如果损失函数类型符合函数式样式,解析出函数名 `func` 和参数名 `arg`,并创建一个新的 `new_args` 字典,将 `loss_args` 中的内容复制到 `new_args` 中。 4. 如果函数名为 `'Summed'`,将 `new_args` 中的 `'type'` 参数替换为 `arg` 值,并递归调用 `get_loss(new_args)` 来获取损失函数。 5. 如果损失函数类型为 `'BCE'`,则将损失函数类 `torch.nn.BCEWithLogitsLoss` 赋给变量 `loss_class`。如果 `loss_args` 中包含 `'pos_weight'` 参数,将其乘以一个大小为 `[1]` 的张量,并将结果赋给 `args['pos_weight']`。 6. 如果损失函数类型为 `'FocalLoss'`,则返回一个名为 `focal_loss_with_logits` 的函数。 7. 如果损失函数类型为 `'AutoBCE'`,则返回一个名为 `auto_weight_bce` 的函数。 8. 如果损失函数类型不属于上述任何一种类型,则抛出一个 `ValueError` 异常,指示未知的损失函数类型。 9. 根据 `loss_class` 和 `args` 创建并返回相应的损失函数对象。 总结来说,这个函数根据给定的 `loss_args` 参数获取相应的损失函数。它支持多种类型的损失函数,包括 `'BCE'`、`'FocalLoss'` 和 `'AutoBCE'`。如果损失函数类型符合特定的函数式样式(如 `'Summed'`),则会递归调用来获取损失函数。在返回损失函数之前,根据需要设置相应的参数。
阅读全文

相关推荐

import os import torch import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import CocoDetection import torchvision.transforms as T from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection from pycocotools.coco import COCO from tqdm import tqdm # === 参数配置 === image_dir = "coco_aug/images" ann_file = "coco_aug/annotations/instances_train_augmented.json" save_path = "detr_model_loss_plot" epochs = 50 batch_size = 8 lr = 5e-6 # === 类别信息 === coco = COCO(ann_file) cats = coco.loadCats(coco.getCatIds()) id2label = {cat["id"]: cat["name"] for cat in cats} label2id = {v: k for k, v in id2label.items()} num_classes = len(id2label) # === 加载模型与处理器 === processor = DetrImageProcessor.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50") model = DetrForObjectDetection.from_pretrained( "facebook/detr-resnet-50", num_labels=num_classes, ignore_mismatched_sizes=True ) model.config.id2label = id2label model.config.label2id = label2id device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"🖥️ 当前设备: {device}") model.to(device) model.train() # === 加载数据集 === transform = T.Compose([ T.Resize((512, 512)), # 可改为 320 提速 T.ToTensor() ]) dataset = CocoDetection(root=image_dir, annFile=ann_file, transform=transform) def collate_fn(batch): return list(zip(*batch)) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, collate_fn=collate_fn) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr) # === Loss 日志 === loss_list = [] # === 开始训练 === for epoch in range(1, epochs + 1): total_loss = 0.0 for images, targets in tqdm(dataloader, desc=f"Epoch {epoch}"): valid_images = [] valid_targets = [] for i, anns in enumerate(targets): if len(anns) == 0: continue valid_images.append(images[i]) valid_targets.append({ "image_id": anns[0]["image_id"], "annotations": [ { "bbox": ann["bbox"], "category_id": ann["category_id"], "area": ann["bbox"][2] * ann["bbox"][3], "iscrowd": ann.get("iscrowd", 0) } for ann in anns ] }) if not valid_images: continue inputs = processor( images=valid_images, annotations=valid_targets, return_tensors="pt", do_rescale=False # ✅ 避免重复归一化 ) inputs = {k: (v.to(device) if isinstance(v, torch.Tensor) else v) for k, v in inputs.items()} outputs = model(**inputs) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() total_loss += loss.item() avg_loss = total_loss / len(dataloader) loss_list.append(avg_loss) print(f"[Epoch {epoch}] Loss: {avg_loss:.4f}") # === 模型保存 === model.save_pretrained(save_path) processor.save_pretrained(save_path) print(f"✅ 模型已保存至:{save_path}") # === 绘制 Loss 曲线 === plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(loss_list, label="Total Loss", color="blue") plt.xlabel("Epoch") plt.ylabel("Loss") plt.title("Total Loss Curve") plt.grid(True) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig("loss_curve.png") plt.show() print("📉 Loss 曲线图已保存为 loss_curve.png")报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\30634\my_detr_project\train_detr.py", line 91, in <module> outputs = model(**inputs) ^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1751, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1762, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\detr\modeling_detr.py", line 1417, in forward loss, loss_dict, auxiliary_outputs = self.loss_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\transformers\loss\loss_for_object_detection.py", line 552, in ForObjectDetectionLoss loss_dict = criterion(outputs_loss, labels) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1751, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1762, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\transformers\loss\loss_for_object_detection.py", line 253, in forward indices = self.matcher(outputs_without_aux, targets) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1751, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1762, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 116, in decorate_context return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\transformers\loss\loss_for_object_detection.py", line 350, in forward bbox_cost = torch.cdist(out_bbox, target_bbox, p=1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\30634\my_detr_project\.venv\Lib\site-packages\torch\functional.py", line 1505, in cdist return _VF.cdist(x1, x2, p, None) # type: ignore[attr-defined] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument x2 in method wrapper_CUDA___cdist_forward)

最新推荐

recommend-type

新版青岛奥博软件公司营销标准手册.docx

新版青岛奥博软件公司营销标准手册.docx
recommend-type

网站安全管理制度(1).doc

网站安全管理制度(1).doc
recommend-type

基于AVR单片机的自动语音欢迎系统-本科毕业论文(1)(1).doc

基于AVR单片机的自动语音欢迎系统-本科毕业论文(1)(1).doc
recommend-type

本科毕设论文-—电子商务在中小企业中的应用探析(1).doc

本科毕设论文-—电子商务在中小企业中的应用探析(1).doc
recommend-type

2014阿里巴巴校园招聘软件研发工程师笔试真题及答案(1).doc

2014阿里巴巴校园招聘软件研发工程师笔试真题及答案(1).doc
recommend-type

500强企业管理表格模板大全

在当今商业环境中,管理表格作为企业运营和管理的重要工具,是确保组织高效运作的关键。世界500强企业在管理层面的成功,很大程度上得益于它们的规范化和精细化管理。本文件介绍的“世界500强企业管理表格经典”,是一份集合了多种管理表格模板的资源,能够帮助管理者们更有效地进行企业规划、执行和监控。 首先,“管理表格”这个概念在企业中通常指的是用于记录、分析、决策和沟通的各种文档和图表。这些表格不仅仅局限于纸质形式,更多地是以电子形式存在,如Excel、Word、PDF等文件格式。它们帮助企业管理者收集和整理数据,以及可视化信息,从而做出更加精准的决策。管理表格可以应用于多个领域,例如人力资源管理、财务预算、项目管理、销售统计等。 标题中提及的“世界500强”,即指那些在全球范围内运营且在《财富》杂志每年公布的全球500强企业排行榜上出现的大型公司。这些企业通常具备较为成熟和先进的管理理念,其管理表格往往经过长时间的实践检验,并且能够有效地提高工作效率和决策质量。 描述中提到的“规范化”是企业管理中的一个核心概念。规范化指的是制定明确的标准和流程,以确保各项管理活动的一致性和可预测性。管理表格的使用能够帮助实现管理规范化,使得管理工作有据可依、有章可循,减少因个人经验和随意性带来的风险和不确定性。规范化管理不仅提高了企业的透明度,还有利于培养员工的规则意识,加强团队之间的协调与合作。 “经典”一词在这里强调的是,这些管理表格模板是经过实践验证,能够适用于大多数管理场景的基本模式。由于它们的普适性和高效性,这些表格模板被广泛应用于不同行业和不同规模的企业之中。一个典型的例子是SWOT分析表,它可以帮助企业识别内部的优势(Strengths)、弱点(Weaknesses)以及外部的机会(Opportunities)和威胁(Threats)。SWOT分析表就是一个在世界500强企业中普遍使用的管理表格。 标签中的“表格模板”则是对上述管理工具的具体描述。这些模板通常是预先设计好的,能够帮助企业管理者快速开始工作,无需从零开始制作新的表格。它们包含了一些必备的字段和格式,用户可以根据自己的具体需求对模板进行调整和填充。 文件名称列表中的“index.html”可能是压缩包内的一个网页文件,用于展示管理表格的索引或介绍。如果这是一个在线资源,它将允许用户通过网页界面访问和下载各种表格模板。而“menu”可能是一个导航文件,用来帮助用户在多个表格模板之间进行选择。“data”文件夹可能包含了实际的表格模板文件,它们可能以Excel、Word等格式存在。 总的来说,管理表格是企业成功管理不可或缺的工具。通过使用世界500强企业所采纳的管理表格模板,其他企业可以借鉴这些顶级企业的管理经验,帮助自己在管理实践中达到更高的效率和质量。通过规范化和模板化的管理表格,企业可以确保其管理活动的一致性和标准化,这对于保持竞争力和实现长期发展至关重要。
recommend-type

YOLOv8目标检测算法深度剖析:从零开始构建高效检测系统(10大秘诀)

# 1. YOLOv8目标检测算法概述 ## 1.1 YOLOv8的简介与定位 YOLOv8(You Only Look Once version 8)作为一种前沿的目标检测算法,是由YOLO系列算法演化而来。该算法特别强调快速与准确的平衡,它被设计用于实时图像识别
recommend-type

mclmcrrt9_8.dll下载

<think>我们正在处理用户关于"mclmcrrt9_8.dll"文件的下载请求。根据引用内容,这个文件是MATLAB运行时库的一部分,通常与特定版本的MATLABRuntime相关联。用户需求:下载mclmcrrt9_8.dll的官方版本。分析:1.根据引用[2]和[3],mclmcrrt9_0_1.dll和mclmcrrt9_13.dll都是MATLABRuntime的文件,版本号对应MATLAB的版本(如9_0对应R2016a,9_13对应2022b)。2.因此,mclmcrrt9_8.dll应该对应于某个特定版本的MATLAB(可能是R2016b?因为9.8版本通常对应MATLABR
recommend-type

林锐博士C++编程指南与心得:初学者快速提能

首先,这份文件的核心在于学习和提高C++编程能力,特别是针对初学者。在这个过程中,需要掌握的不仅仅是编程语法和基本结构,更多的是理解和运用这些知识来解决实际问题。下面将详细解释一些重要的知识点。 ### 1. 学习C++基础知识 - **基本数据类型**: 在C++中,需要熟悉整型、浮点型、字符型等数据类型,以及它们的使用和相互转换。 - **变量与常量**: 学习如何声明变量和常量,并理解它们在程序中的作用。 - **控制结构**: 包括条件语句(if-else)、循环语句(for、while、do-while),它们是构成程序逻辑的关键。 - **函数**: 理解函数定义、声明、调用和参数传递机制,是组织代码的重要手段。 - **数组和指针**: 学习如何使用数组存储数据,以及指针的声明、初始化和运算,这是C++中的高级话题。 ### 2. 林锐博士的《高质量的C++编程指南》 林锐博士的著作《高质量的C++编程指南》是C++学习者的重要参考资料。这本书主要覆盖了以下内容: - **编码规范**: 包括命名规则、注释习惯、文件结构等,这些都是编写可读性和可维护性代码的基础。 - **设计模式**: 在C++中合理使用设计模式可以提高代码的复用性和可维护性。 - **性能优化**: 学习如何编写效率更高、资源占用更少的代码。 - **错误处理**: 包括异常处理和错误检测机制,这对于提高程序的鲁棒性至关重要。 - **资源管理**: 学习如何在C++中管理资源,避免内存泄漏等常见错误。 ### 3. 答题与测试 - **C++C试题**: 通过阅读并回答相关试题,可以帮助读者巩固所学知识,并且学会如何将理论应用到实际问题中。 - **答案与评分标准**: 提供答案和评分标准,使读者能够自我评估学习成果,了解哪些方面需要进一步加强。 ### 4. 心得体会与实践 - **实践**: 理论知识需要通过大量编程实践来加深理解,动手编写代码,解决问题,是学习编程的重要方式。 - **阅读源码**: 阅读其他人的高质量代码,可以学习到许多编程技巧和最佳实践。 - **学习社区**: 参与C++相关社区,比如Stack Overflow、C++论坛等,可以帮助解答疑惑,交流心得。 ### 5. 拓展知识 - **C++标准库**: 学习C++标准模板库(STL),包括vector、map、list、algorithm等常用组件,是构建复杂数据结构和算法的基础。 - **面向对象编程**: C++是一种面向对象的编程语言,理解类、对象、继承、多态等概念对于写出优雅的C++代码至关重要。 - **跨平台编程**: 了解不同操作系统(如Windows、Linux)上的C++编程差异,学习如何编写跨平台的应用程序。 - **现代C++特性**: 学习C++11、C++14、C++17甚至C++20中的新特性,如智能指针、lambda表达式、自动类型推导等,可以提高开发效率和代码质量。 ### 总结 学习C++是一个系统工程,需要从基础语法开始,逐步深入到设计思想、性能优化、跨平台编程等领域。通过不断的学习和实践,初学者可以逐步成长为一个具有高代码质量意识的C++程序员。而通过阅读经典指南书籍,参与测试与评估,以及反思和总结实践经验,读者将更加扎实地掌握C++编程技术。此外,还需注意编程社区的交流和现代C++的发展趋势,这些都对于保持编程技能的前沿性和实用性是必不可少的。
recommend-type

线性代数方程组求解全攻略:直接法vs迭代法,一文搞懂

# 摘要 线性代数方程组求解是数学和工程领域中的基础而重要的问题。本文首先介绍了线性方程组求解的基础知识,然后详细阐述了直接法和迭代法两种主要的求解策略。直接法包括高斯消元法和LU分解方法,本文探讨了其理论基础、实践应用以及算法优化。迭代法则聚焦于雅可比和高斯-赛德尔方法,分析了其原理、实践应用和收敛性。通过比较分析,本文讨论了两种方法在