データセットについて

トレーニングセット、検証セット、およびテストセットはそれぞれ異なる役割を果たします.
トレーニングセット(Train Set):モデルは、モデルパラメータのトレーニングおよび調整に使用されます.検証セット(Validation Set):モデルの精度を検証し、モデルのスーパーパラメータを調整します.テストセット(Test Set):モデルの汎化能力を検証します.訓練セットと検証セットは別々であるため,モデルの検証セット上の精度はモデルの汎化能力をある程度反映できる.検証セットを分割する際には、検証セットの分布がテストセットとできるだけ一致しなければならないことに注意する必要があります.そうしないと、モデルの検証セットでの精度は指導的な意味を失います.

トレーニングについて

コードは次のとおりです.

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=10, 
    shuffle=True, 
    num_workers=10, 
)
    
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    val_dataset,
    batch_size=10, 
    shuffle=False, 
    num_workers=10, 
)

model = SVHN_Model1()
criterion = nn.CrossEntropyLoss (size_average=False)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), 0.001)
best_loss = 1000.0
for epoch in range(20):
    print('Epoch: ', epoch)

    train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch)
    val_loss = validate(val_loader, model, criterion)
    
    #  
    if val_loss < best_loss:
        best_loss = val_loss
        torch.save(model.state_dict(), './model.pt')

各epochコード:

def train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch):
    #  
    model.train()

    for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
        c0, c1, c2, c3, c4, c5 = model(data[0])
        loss = criterion(c0, data[1][:, 0]) + \
                criterion(c1, data[1][:, 1]) + \
                criterion(c2, data[1][:, 2]) + \
                criterion(c3, data[1][:, 3]) + \
                criterion(c4, data[1][:, 4]) + \
                criterion(c5, data[1][:, 5])
        loss /= 6
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

検証コード

def validate(val_loader, model, criterion):
    #  
    model.eval()
    val_loss = []

    #  
    with torch.no_grad():
        for i, (input, target) in enumerate(val_loader):
            c0, c1, c2, c3, c4, c5 = model(data[0])
            loss = criterion(c0, data[1][:, 0]) + \
                    criterion(c1, data[1][:, 1]) + \
                    criterion(c2, data[1][:, 2]) + \
                    criterion(c3, data[1][:, 3]) + \
                    criterion(c4, data[1][:, 4]) + \
                    criterion(c5, data[1][:, 5])
            loss /= 6
            val_loss.append(loss.item())
    return np.mean(val_loss)

モデルの保存とロード

torch.save(model_object.state_dict(), 'model.pt')
model.load_state_dict(torch.load(' model.pt'))