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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）
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抢救大明朝
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