手机浏览器扫描二维码访问
告密者的下场（第3页）
#optimizer
optimizer=torch.optiAdam（net.parameters（），lr=lr）
#optimizer=torch.optiSGD（net.parameters（），lr=lr，momentum=0.9，weight_decay=5e-4）
scheduler=torch.optilr_scheduler.StepLR（optimizer，step_size=5，gamma=0.9）
ifnotos.path.exists（“logCNN“）:
os.mkdir（“logCNN“）
writer=tensorboardX.SummaryWriter（“logCNN“）
forepochinrange（epoch_num）:
train_sum_loss=0
train_sum_correct=0
train_sum_fp=0
train_sum_fn=0
train_sum_tp=0
train_sum_tn=0
fori，datainenumerate（trainDataLoader）:
net.train（）
inputs，labels=data
inputs=inputs.unsqueeze（1）.to（torch.float32）
labels=labels.type（torch.LongTensor）
inputs，labels=inputs.to（device），labels.to（device）
outputs=net（inputs）
loss=loss_func（outputs，labels）
optimizer.zero_grad（）
loss.backward（）
optimizer.step（）
_，pred=torch.max（outputs.data，dim=1）
acc=pred.eq（labels.data）.cpu（）.sum（）
one=torch.ones_like（labels）
zero=torch.zeros_like（labels）
tn=（（labels==zero）*（pred==zero））.sum（）
tp=（（labels==one）*（pred==one））.sum（）
fp=（（labels==zero）*（pred==one））.sum（）
fn=（（labels==one）*（pred==zero））.sum（）
train_sum_fn+=fn.item（）
train_sum_fp+=fp.item（）
train_sum_tn+=tn.item（）
train_sum_tp+=tp.item（）
train_sum_loss+=loss.item（）
train_sum_correct+=acc.item（）
train_loss=train_sum_loss*1.0len（trainDataLoader）
我的宗门有点怪！ 七零之我靠纸扎手艺混的风生水起 倾月班 穿进甜文后成了霸总的恶毒前女友 全村亿万富翁，你管这叫贫困村？ 奸情曝光之后 御兽：我能增强御兽血脉 高手达人的奇妙爱情 李辰赵清澜赵蕊 摆摊卖水果 有樗 穿越七零，勾的冷面军少心慌慌 剑影江湖传说 和腹黑三叔闪婚后真香了 娇娇贵女红了眼，摄政王连夜哄 我见南山 副本存活率0？我直接速通！ 禁锢之日 我在修仙界养猪 贫僧法海，万世之尊
九龙吞珠
一张从始皇帝皇宫流传出的长生不老药地图，解开不死不灭之秘。一代名将，将守，从万人敌，到无人敌的重生之路！九龙吞珠读者交流群721466643）...
魏武侯
本书架空，考据慎入 新书锦衣血途发布，欢迎收藏！ 这里不是春秋战国，也不是东汉末年！ 似曾相识的齐楚秦魏，截然不同的列国争雄！ 来自现...
玄学大佬只想当咸鱼
...
神圣罗马帝国
...
全能影后的花式撩法
...
乱世情歌：农门女将
一朝重生，亲爹从军阵亡，亲娘病死，留下体弱的弟弟和青砖瓦房几间。无奈家有极品亲戚，占了我家房还想害我姐弟性命！幸得好心夫妻垂帘，才有这安稳日子过。偶然山中救得老道一位，得其倾囊相授修得一身好武艺。骤闻亲爹消息，变身潇洒少年郎，入了天下闻名的孟家军，立军功当将军，可是那个总阴魂不散的小王爷是要搞哪样？虾米？威胁我？...