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Python实现Adam优化器
时间: 2024-08-12浏览次数：
在Python中使用Adam优化器进行模型训练并计算准确率的步骤如下：1.导入必要的库和模块，包括torch、torch.nn、torch.optim等。2.定义模型结构，包括输入层、隐藏层、输出层等。3.定义损失函数，一般使用交叉熵损失函数。4.定义优化器，使用Adam优化器。5.进行模型训练，包括前向传播、反
在Python中使用Adam优化器进行模型训练并计算准确率的步骤如下：
1. 导入必要的库和模块，包括torch、torch.nn、torch.optim等。
2. 定义模型结构，包括输入层、隐藏层、输出层等。
3. 定义损失函数，一般使用交叉熵损失函数。
4. 定义优化器，使用Adam优化器。
5. 进行模型训练，包括前向传播、反向传播、优化器更新等步骤。
6. 计算准确率，可以使用混淆矩阵等方法进行计算。
具体实现代码如下：
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型结构
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.fc1=nn.Linear(10, 5)
self.fc2=nn.Linear(5, 1)
self.sigmoid=nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x=self.fc1(x)
x=self.sigmoid(x)
x=self.fc2(x)
x=self.sigmoid(x)
return x
# 定义损失函数
criterion=nn.BCELoss()
# 定义优化器
learning_rate=0.001
moment=0.999
model=Model()
optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, betas=(0.9, 0.999))
# 进行模型训练
num_epochs=10
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs=model(inputs)
loss=criterion(outputs, targets)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出训练结果
print('Epoch {} - loss: {:.4f}'.format(epoch+1, loss.item()))
# 计算准确率
with torch.no_grad():
outputs=model(inputs)
predicted=(outputs > 0.5).float()
accuracy=(predicted==targets).float().mean()
print('Accuracy: {:.4f}'.format(accuracy.item()))
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