"try-except是在python中用来引发异常的,那么,我们该怎么使用呢?下面我将简单介绍这个的用法,希望对大家有所帮助。<br>首先,我们先介绍这个怎么用,try-except是用来引发异常,所以,程序执行的时候,首先会执行try部分,如果try报错,就会执行except部分,如果try部分没有报错,程序就会跳过except部分执行。<br>让我们先新建或者打开一个python的文档。<br>下面让我们来写一段程序。 try: print""请输入一个整数或者浮点数"" a = int(input()) print""输入的值是"", a except: print""输入错误,请重新输入""<br>首先,我们运行程序,输入一个数字,程序正常输出数字3<br>然后,我们输入一个浮点数,程序也正常输出,这是python2用input输入浮点数不报错,python3会报错。<br>最后,让我们输入一个字符串,这就报错了,因为字符串转换不了数字,所以报错,运行except部分。"
"前言:先是给出pytorch的训练模型,验证模型,以数据进行划分,如何调学习率,什么是TTA,给出相应的方案,并简述一下我的调参经验<br>pytorch中的训练模型<br>def train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch):<br># 切换模型为训练模式<br>model.train()<br>train_loss =[]<br>for i,(input, target)in enumerate(tqdm(train_loader)):<br>if use_cuda:<br>input = input.cuda()<br>target = target.cuda()<br>print(""cuda is ok"")<br>c0, c1, c2, c3, c4 = model(input)<br>else:<br>print(""cuda is not done"")<br>target = target.long()<br>loss = criterion(c0, target[:,0])+ \<br>criterion(c1, target[:,1])+ \<br>criterion(c2, target[:,2])+ \<br>criterion(c3, target[:,3])+ \<br>criterion(c4, target[:,4])<br># loss /= 6<br>optimizer.zero_grad()<br>loss.backward()<br>optimizer.step()<br>train_loss.append(loss.item())<br>return np.mean(train_loss)<br>pytorch中的验证模型<br>def validate(val_loader, model, criterion):<br># 切换模型为预测模型<br>model.eval()<br>val_loss =[]<br># 不记录模型梯度信息<br>with torch.no_grad():<br>for i,(input, target)in enumerate(tqdm(val_loader)):<br>if use_cuda:<br>input = input.cu"