Epoch | Loss | Time | Speed ---------------------------------------- Epoch 2/2: 0%| | 0/782 [00:00<?, ?it/s]1 | 1.7534 | 14492.91s | 3 samples/s Epoch 2/2: 53%|█████▎ | 411/782 [2:04:54<1:57:37, 19.02s/it, loss=1.0749]这是什么意思

时间: 2025-06-09 12:26:50 浏览: 20
### 深度学习训练日志中的关键指标解释 #### 1. Epoch Epoch 是指模型在整个训练数据集上完成一次前向传播和后向传播的完整过程。在每个 Epoch 中,模型会遍历整个训练数据集,并根据损失函数调整参数以优化性能[^2]。通常,训练过程会经历多个 Epoch,直到模型收敛或达到预设的最大 Epoch 数。 ```python # 示例:定义训练循环中的 Epoch for epoch in range(num_epochs): for batch_data, batch_labels in train_loader: # 前向传播 outputs = model(batch_data) loss = criterion(outputs, batch_labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` #### 2. Loss Loss(损失)是衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵损失等。在训练过程中,损失值通常会随着 Epoch 的增加而逐渐减小,这表明模型正在逐步拟合训练数据。如果损失值不再下降或出现波动,则可能需要调整学习率或其他超参数[^1]。 ```python # 示例:计算损失 loss = criterion(model_output, true_labels) print(f"Current Loss: {loss.item()}") ``` #### 3. Time Time 表示每个 Epoch 或每个 Batch 的训练时间。这一指标可以帮助用户评估模型的训练效率以及硬件资源的利用情况。如果训练时间过长,可以考虑优化模型结构、减少数据量或使用更高效的硬件设备[^3]。 ```python # 示例:记录训练时间 import time start_time = time.time() # 训练代码 end_time = time.time() training_time = end_time - start_time print(f"Training Time: {training_time} seconds") ``` #### 4. Speed Speed 表示每秒处理的样本数量(Samples/Second),用于衡量模型的训练速度。较高的训练速度通常意味着更高效的模型设计或更强大的计算资源。然而,速度的提升可能会受到批量大小(Batch Size)、模型复杂度等因素的影响[^4]。 ```python # 示例:计算训练速度 samples_per_second = batch_size / training_time print(f"Training Speed: {samples_per_second} samples/second") ``` ### 注意事项 - 如果 Loss 在多个 Epoch 后仍然没有显著下降,可能需要检查数据质量、模型架构或超参数设置。 - Time 和 Speed 的结合分析有助于识别潜在的瓶颈问题,例如 GPU 利用率不足或 I/O 瓶颈。 - 在实际应用中,可以通过调整学习率衰减策略来优化训练过程,例如使用自适应学习率衰减[^1]。
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NameError Traceback (most recent call last) Cell In[27], line 30 28 for epoch in range(num_epoch): 29 total_loss = 0 ---> 30 for batch in tqdm(train_data_loader, desc=f"Training Epoch {epoch}"): 31 inputs, targets, lengths = [x.to(device) for x in batch] 33 # 构建批次各个数据的长度生成掩码矩阵 File C:\anaconda\Lib\site-packages\tqdm\notebook.py:254, in tqdm_notebook.__iter__(self) 252 try: 253 it = super(tqdm_notebook, self).__iter__() --> 254 for obj in it: 255 # return super(tqdm...) will not catch exception 256 yield obj 257 # NB: except ... [ as ...] breaks IPython async KeyboardInterrupt File C:\anaconda\Lib\site-packages\tqdm\std.py:1178, in tqdm.__iter__(self) 1175 time = self._time 1177 try: -> 1178 for obj in iterable: 1179 yield obj 1180 # Update and possibly print the progressbar. 1181 # Note: does not call self.update(1) for speed optimisation. File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py:708, in _BaseDataLoaderIter.__next__(self) 705 if self._sampler_iter is None: 706 # TODO(https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76750) 707 self._reset() # type: ignore[call-arg] --> 708 data = self._next_data() 709 self._num_yielded += 1 710 if ( 711 self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable 712 and self._IterableDataset_len_called is not None 713 and self._num_yielded > self._IterableDataset_len_called 714 ): File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py:764, in _SingleProcessDataLoaderIter._next_data(self) 762 def _next_data(self): 763 index = self._next_index() # may raise StopIteration --> 764 data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration 765 if self._pin_memory: 766 data = _utils.pin_memory.pin_memory(data, self._pin_memory_device) File ~\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py:55, in _MapDatasetFetcher.fetch(self, possibly_batched_index) 53 else: 54 data = self.dataset[possibly_batched_index] ---> 55 return self.collate_fn(data) Cell In[24], line 16, in collate_fn(examples) 14 lengths = torch.tensor([len(ex[0])for ex in examples]) 15 inputs = [torch.tensor(ex[0])for ex in examples] ---> 16 targets =[torch.tensor(ex[l])for ex in examples] 18 # 对batch内的样本进行padding,使其具有相同长度 19 inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True,padding_value=0) Cell In[24], line 16, in (.0) 14 lengths = torch.tensor([len(ex[0])for ex in examples]) 15 inputs = [torch.tensor(ex[0])for ex in examples] ---> 16 targets =[torch.tensor(ex[l])for ex in examples] 18 # 对batch内的样本进行padding,使其具有相同长度 19 inputs = pad_sequence(inputs, batch_first=True,padding_value=0) NameError: name 'l' is not defined

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 固定随机种子 torch.manual_seed(42) # 仿真电机模型 class MotorModel: def __init__(self): self.T = 0.1 self.dt = 0.01 self.speed = 0.0 def update(self, u): self.speed += (u - self.speed) * self.dt / self.T return self.speed # PyTorch 实现的 BP 神经网络 class BPNN_PID(nn.Module): def __init__(self): super(BPNN_PID, self).__init__() self.hidden_size = 5 self.fc1 = nn.Linear(3, self.hidden_size) # 输入层到隐藏层 self.fc2 = nn.Linear(self.hidden_size, 3) # 隐藏层到输出层 self.sigmoid = nn.Sigmoid() self.tanh = nn.Tanh() def forward(self, inputs): x = self.tanh(self.fc1(inputs)) x = self.sigmoid(self.fc2(x)) Kp = x[:, 0] * 10 Ki = x[:, 1] * 0.2 Kd = x[:, 2] * 0.5 Kp = torch.clamp(Kp, 0.1, 8) Ki = torch.clamp(Ki, 0.01, 0.15) Kd = torch.clamp(Kd, 0.05, 0.4) return Kp, Ki, Kd # 增量式PID控制器 class IncrementalPID: def __init__(self): self.Kp = 0.0 self.Ki = 0.0 self.Kd = 0.0 self.e_prev = [0.0, 0.0] self.u_prev = 0.0 def compute(self, error, dt): _u = self.Kp * (error - self.e_prev[0]) + \ self.Ki * error + \ self.Kd * (error - 2 * self.e_prev[0] + self.e_prev[1]) self.e_prev[1] = self.e_prev[0] self.e_prev[0] = error u = self.u_prev + _u u = np.clip(u, -1000, 1000) self.u_prev = u return u # 生成训练数据 def generate_dataset(): X = [] y = [] motor = MotorModel() for _ in range(1000): target = np.random.uniform(-500, 500) actual = motor.speed error = target - actual X.append([target / 1000, actual / 1000, error / 1000]) ideal_Kp = 5 * (1 - abs(error) / 1000) ideal_Ki = 0.1 * (1 - abs(error) / 1000) ideal_Kd = 0.2 * (abs(error) / 1000) y.append([ideal_Kp / 10, ideal_Ki / 0.2, ideal_Kd / 0.5]) motor.update(np.clip(error * 0.5, -1000, 1000)) return np.array(X), np.array(y) # 训练模型 def train_bpnn(model, epochs=100): X, y = generate_dataset() X_train = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y_train = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.005) criterion = nn.MSELoss() for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() # 前向传播 output = model(X_train) # 计算损失 # 正确写法应保持批次维度 kp_pred, ki_pred, kd_pred = output loss = criterion(kp_pred, y_train[:, 0]) + \ criterion(ki_pred, y_train[:, 1]) + \ criterion(kd_pred, y_train[:, 2]) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch [{epoch}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}") # 主控制循环 def main(): motor = MotorModel() pid = IncrementalPID() model = BPNN_PID() train_bpnn(model, epochs=100) # 训练模型 # 导出模型为 ONNX 文件 dummy_input = torch.tensor([[0.5, 0.0, 0.0]], dtype=torch.float32) # 假设的输入 torch.onnx.export(model, dummy_input, "bpnn_pid_model.onnx", verbose=True) print("ONNX model has been saved as 'bpnn_pid_model.onnx'.") if __name__ == "__main__": main() 我想看到数据的变化情况

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