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news 2025/7/10 16:54:31
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  • 🍨 本文為🔗365天深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練營 中的學(xué)習(xí)記錄博客R8中的內(nèi)容，為了便于自己整理總結(jié)起名為R6
  • 🍖 原作者：K同學(xué)啊 | 接輔導(dǎo)、項(xiàng)目定制

目錄

      • 0. 總結(jié)
      • 1. 數(shù)據(jù)集介紹
      • 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
      • 3. 模型構(gòu)建
      • 4. 初始化模型及優(yōu)化器
      • 5. 訓(xùn)練函數(shù)
      • 6. 測(cè)試函數(shù)
      • 7. 模型評(píng)估
      • 8. 模型保存及加載
      • 9. 使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

0. 總結(jié)

數(shù)據(jù)導(dǎo)入及處理部分：在 PyTorch 中，我們通常先將 NumPy 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 torch.Tensor，再封裝到 TensorDataset 或自定義的 Dataset 里，然后用 DataLoader 按批次加載。

模型構(gòu)建部分：RNN

設(shè)置超參數(shù)：在這之前需要定義損失函數(shù)，學(xué)習(xí)率（動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率），以及根據(jù)學(xué)習(xí)率定義優(yōu)化器（例如SGD隨機(jī)梯度下降），用來在訓(xùn)練中更新參數(shù)，最小化損失函數(shù)。

定義訓(xùn)練函數(shù)：函數(shù)的傳入的參數(shù)有四個(gè)，分別是設(shè)置好的DataLoader(),定義好的模型，損失函數(shù)，優(yōu)化器。函數(shù)內(nèi)部初始化損失準(zhǔn)確率為0，接著開始循環(huán)，使用DataLoader()獲取一個(gè)批次的數(shù)據(jù)，對(duì)這個(gè)批次的數(shù)據(jù)帶入模型得到預(yù)測(cè)值，然后使用損失函數(shù)計(jì)算得到損失值。接下來就是進(jìn)行反向傳播以及使用優(yōu)化器優(yōu)化參數(shù)，梯度清零放在反向傳播之前或者是使用優(yōu)化器優(yōu)化之后都是可以的，一般是默認(rèn)放在反向傳播之前。

定義測(cè)試函數(shù)：函數(shù)傳入的參數(shù)相比訓(xùn)練函數(shù)少了優(yōu)化器，只需傳入設(shè)置好的DataLoader(),定義好的模型，損失函數(shù)。此外除了處理批次數(shù)據(jù)時(shí)無需再設(shè)置梯度清零、返向傳播以及優(yōu)化器優(yōu)化參數(shù)，其余部分均和訓(xùn)練函數(shù)保持一致。

訓(xùn)練過程：定義訓(xùn)練次數(shù)，有幾次就使用整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行幾次訓(xùn)練，初始化四個(gè)空list分別存儲(chǔ)每次訓(xùn)練及測(cè)試的準(zhǔn)確率及損失。使用model.train()開啟訓(xùn)練模式，調(diào)用訓(xùn)練函數(shù)得到準(zhǔn)確率及損失。使用model.eval()將模型設(shè)置為評(píng)估模式，調(diào)用測(cè)試函數(shù)得到準(zhǔn)確率及損失。接著就是將得到的訓(xùn)練及測(cè)試的準(zhǔn)確率及損失存儲(chǔ)到相應(yīng)list中并合并打印出來，得到每一次整體訓(xùn)練后的準(zhǔn)確率及損失。

結(jié)果可視化

模型的保存，調(diào)取及使用。在PyTorch中，通常使用 torch.save(model.state_dict(), ‘model.pth’) 保存模型的參數(shù)，使用 model.load_state_dict(torch.load(‘model.pth’)) 加載參數(shù)。

需要改進(jìn)優(yōu)化的地方：確保模型和數(shù)據(jù)的一致性，都存到GPU或者CPU;注意numclasses不要直接用默認(rèn)的1000，需要根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)集改進(jìn)；實(shí)例化模型也要注意numclasses這個(gè)參數(shù)；此外注意測(cè)試模型需要用（3,224,224）3表示通道數(shù)，這和tensorflow定義的順序是不用的（224,224,3），做代碼轉(zhuǎn)換時(shí)需要注意。

關(guān)于優(yōu)化：

目前的嘗試： 可以采用采用了L2正則化及dropout

1. 數(shù)據(jù)集介紹

數(shù)據(jù)信息：

  • PatientID：分配給每個(gè)患者（4751 到 6900）的唯一標(biāo)識(shí)符。

  • Age： 患者的年齡從 60 歲到 90 歲不等。

  • Gender：患者的性別，其中 0 代表男性，1 代表女性。

  • Ethnicity：患者的種族，編碼如下：

0： 高加索人

1：非裔美國人

2：亞洲

3：其他

  • EducationLevel：患者的教育水平，編碼如下：

：無

1：高中

2：學(xué)士學(xué)位

3：更高

  • BMI：患者的體重指數(shù)，范圍從 15 到 40。

  • Smoking：吸煙狀態(tài)，其中 0 表示否，1 表示是。

  • AlcoholConsumption （酒精消費(fèi)量）：每周酒精消費(fèi)量（以 0 到 20 為單位），范圍從 0 到 20。

  • PhysicalActivity：每周身體活動(dòng)（以小時(shí)為單位），范圍從 0 到 10。

  • DietQuality：飲食質(zhì)量評(píng)分，范圍從 0 到 10。

  • SleepQuality：睡眠質(zhì)量分?jǐn)?shù)，范圍從 4 到 10。

  • FamilyHistoryAlzheimers:：阿爾茨海默病家族史，其中 0 表示否，1 表示是。

  • CardiovascularDisease：存在心血管疾病，其中 0 表示否，1 表示是。

  • Diabetes：存在糖尿病，其中 0 表示否，1 表示是。

  • Depression：存在抑郁，其中 0 表示否，1 表示是。

  • HeadInjury：頭部受傷史，其中 0 表示否，1 表示是。

  • Hypertension：存在高血壓，其中 0 表示否，1 表示是。

  • SystolicBP：收縮壓，范圍為 90 至 180 mmHg。

  • DiastolicBP: 舒張壓，范圍為 60 至 120 mmHg。

  • CholesterolTotal：總膽固醇水平，范圍為 150 至 300 mg/dL。

  • CholesterolLDL：低密度脂蛋白膽固醇水平，范圍為 50 至 200 mg/dL。

  • CholesterolHDL：高密度脂蛋白膽固醇水平，范圍為 20 至 100 mg/dL。

  • CholesterolTriglycerides：甘油三酯水平，范圍為 50 至 400 mg/dL。

…

  • Diagnosis：阿爾茨海默病的診斷狀態(tài)，其中 0 表示否，1 表示是。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

import numpy as np
import pandas as pd
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
import seaborn as sns#設(shè)置GPU訓(xùn)練，也可以使用CPU
device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

device(type='cuda')

# 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
df = pd.read_csv("./data/alzheimers_disease_data.csv")
# 刪除第一列和最后一列
df = df.iloc[:, 1:-1]
df
AgeGenderEthnicityEducationLevelBMISmokingAlcoholConsumptionPhysicalActivityDietQualitySleepQuality...FunctionalAssessmentMemoryComplaintsBehavioralProblemsADLConfusionDisorientationPersonalityChangesDifficultyCompletingTasksForgetfulnessDiagnosis
07300222.927749013.2972186.3271121.3472149.025679...6.518877001.725883000100
18900026.82768104.5425247.6198850.5187677.151293...7.118696002.592424000010
27303117.795882019.5550857.8449881.8263359.673574...5.895077007.119548010100
37410133.800817112.2092668.4280017.4356048.392554...8.965106016.481226000000
48900020.716974018.4543566.3104610.7954985.597238...6.045039000.014691001100
..................................................................
21446100139.12175701.5611264.0499646.5553067.535540...0.238667004.492838100001
21457500217.857903018.7672611.3606672.9046628.555256...8.687480019.204952000001
21467700115.47647904.5946709.8860028.1200255.769464...1.972137005.036334000001
21477813115.29991108.6745056.3542821.2634278.322874...5.173891003.785399000011
21487200233.28973807.8907036.5709937.9414049.878711...6.307543018.327563010010

2149 rows × 33 columns

# 標(biāo)準(zhǔn)化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_splitX = df.iloc[:,:-1]
y = df.iloc[:,-1]# 將每一列特征標(biāo)準(zhǔn)化為標(biāo)準(zhǔn)正太分布，注意，標(biāo)準(zhǔn)化是針對(duì)每一列而言的
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集
X = torch.tensor(np.array(X),dtype = torch.float32)
y = torch.tensor(np.array(y),dtype = torch.int64)X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.1,random_state = 1)
X_train.shape,y_train.shape

(torch.Size([1934, 32]), torch.Size([1934]))

# 構(gòu)建數(shù)據(jù)加載器
from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoadertrain_dl = DataLoader(TensorDataset(X_train,y_train),batch_size = 64,shuffle = False)
test_dl = DataLoader(TensorDataset(X_test,y_test),batch_size = 64,shuffle = False)

3. 模型構(gòu)建

class model_rnn(nn.Module):def __init__(self):super(model_rnn, self).__init__()self.rnn0 = nn.RNN(input_size=32, hidden_size=200, num_layers=1, batch_first=True)self.fc0   = nn.Linear(200, 50)self.fc1   = nn.Linear(50, 2)def forward(self, x):out, hidden1 = self.rnn0(x) out    = self.fc0(out) out    = self.fc1(out) return out   model = model_rnn().to(device)
model

model_rnn((rnn0): RNN(32, 200, batch_first=True)(fc0): Linear(in_features=200, out_features=50, bias=True)(fc1): Linear(in_features=50, out_features=2, bias=True)
)

model(torch.rand(30,32).to(device)).shape

torch.Size([30, 2])

4. 初始化模型及優(yōu)化器

model = model_rnn().to(device)
print(model)loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 創(chuàng)建損失函數(shù)
weight_decay = 1e-4 # 嘗試加入權(quán)重衰減;一般來說，較小的值（如1e-5到1e-4）就可以起到一定的正則化作用。
# weight_decay = 1e-3
learn_rate = 1e-3   # 學(xué)習(xí)率
# learn_rate = 3e-4   # 學(xué)習(xí)率
lambda1 = lambda epoch:(0.92**(epoch//2))optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = learn_rate, weight_decay = 1e-4)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda=lambda1) # 選定調(diào)整方法
epochs     = 50

model_rnn((rnn0): RNN(32, 200, batch_first=True)(fc0): Linear(in_features=200, out_features=50, bias=True)(fc1): Linear(in_features=50, out_features=2, bias=True)
)

5. 訓(xùn)練函數(shù)

# 訓(xùn)練循環(huán)
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):size = len(dataloader.dataset)  # 訓(xùn)練集的大小num_batches = len(dataloader)   # 批次數(shù)目, (size/batch_size，向上取整)train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化訓(xùn)練損失和正確率for X, y in dataloader:  # 獲取圖片及其標(biāo)簽X, y = X.to(device), y.to(device)# 計(jì)算預(yù)測(cè)誤差pred = model(X)          # 網(wǎng)絡(luò)輸出loss = loss_fn(pred, y)  # 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出和真實(shí)值之間的差距，targets為真實(shí)值，計(jì)算二者差值即為損失# 反向傳播optimizer.zero_grad()  # grad屬性歸零loss.backward()        # 反向傳播optimizer.step()       # 每一步自動(dòng)更新# 記錄acc與losstrain_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()train_loss += loss.item()train_acc  /= sizetrain_loss /= num_batchesreturn train_acc, train_loss

6. 測(cè)試函數(shù)

def test (dataloader, model, loss_fn):size        = len(dataloader.dataset)  # 測(cè)試集的大小num_batches = len(dataloader)          # 批次數(shù)目, (size/batch_size，向上取整)test_loss, test_acc = 0, 0# 當(dāng)不進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，停止梯度更新，節(jié)省計(jì)算內(nèi)存消耗with torch.no_grad():for X, y in dataloader:X, y = X.to(device), y.to(device)# 計(jì)算losstarget_pred = model(X)loss        = loss_fn(target_pred, y)test_loss += loss.item()test_acc  += (target_pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()test_acc  /= sizetest_loss /= num_batchesreturn test_acc, test_loss

import copytrain_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []best_acc = 0.0for epoch in range(epochs):model.train()epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, optimizer)# 更新學(xué)習(xí)率scheduler.step() # 更新學(xué)習(xí)率——調(diào)用官方動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率時(shí)使用model.eval()epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)# 保存最佳模型if epoch_test_acc > best_acc:best_acc = epoch_test_accbest_model = copy.deepcopy(model)train_acc.append(epoch_train_acc)train_loss.append(epoch_train_loss)test_acc.append(epoch_test_acc)test_loss.append(epoch_test_loss)# 獲取當(dāng)前的學(xué)習(xí)率lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%, Test_loss:{:.3f}, Lr:{:.2E}')print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss, lr))print('Done. Best test acc: ', best_acc)

Epoch: 1, Train_acc:71.8%, Train_loss:0.544, Test_acc:79.1%, Test_loss:0.431, Lr:1.00E-03
Epoch: 2, Train_acc:82.8%, Train_loss:0.397, Test_acc:80.0%, Test_loss:0.392, Lr:9.20E-04
Epoch: 3, Train_acc:84.6%, Train_loss:0.362, Test_acc:77.7%, Test_loss:0.400, Lr:9.20E-04
Epoch: 4, Train_acc:85.8%, Train_loss:0.348, Test_acc:77.7%, Test_loss:0.409, Lr:8.46E-04
Epoch: 5, Train_acc:86.3%, Train_loss:0.335, Test_acc:79.5%, Test_loss:0.420, Lr:8.46E-04
Epoch: 6, Train_acc:86.9%, Train_loss:0.324, Test_acc:80.9%, Test_loss:0.431, Lr:7.79E-04
Epoch: 7, Train_acc:87.8%, Train_loss:0.310, Test_acc:80.0%, Test_loss:0.464, Lr:7.79E-04
Epoch: 8, Train_acc:87.9%, Train_loss:0.301, Test_acc:78.1%, Test_loss:0.494, Lr:7.16E-04
Epoch: 9, Train_acc:88.9%, Train_loss:0.286, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.536, Lr:7.16E-04
Epoch:10, Train_acc:88.8%, Train_loss:0.283, Test_acc:78.6%, Test_loss:0.536, Lr:6.59E-04
Epoch:11, Train_acc:90.3%, Train_loss:0.268, Test_acc:78.6%, Test_loss:0.541, Lr:6.59E-04
Epoch:12, Train_acc:90.8%, Train_loss:0.256, Test_acc:78.1%, Test_loss:0.566, Lr:6.06E-04
Epoch:13, Train_acc:91.5%, Train_loss:0.238, Test_acc:77.7%, Test_loss:0.622, Lr:6.06E-04
Epoch:14, Train_acc:92.1%, Train_loss:0.227, Test_acc:78.6%, Test_loss:0.641, Lr:5.58E-04
Epoch:15, Train_acc:92.0%, Train_loss:0.220, Test_acc:78.1%, Test_loss:0.659, Lr:5.58E-04
Epoch:16, Train_acc:92.4%, Train_loss:0.204, Test_acc:75.3%, Test_loss:0.716, Lr:5.13E-04
Epoch:17, Train_acc:93.4%, Train_loss:0.181, Test_acc:74.0%, Test_loss:0.815, Lr:5.13E-04
Epoch:18, Train_acc:94.2%, Train_loss:0.165, Test_acc:73.5%, Test_loss:0.891, Lr:4.72E-04
Epoch:19, Train_acc:94.6%, Train_loss:0.145, Test_acc:70.7%, Test_loss:0.975, Lr:4.72E-04
Epoch:20, Train_acc:95.2%, Train_loss:0.147, Test_acc:71.6%, Test_loss:1.088, Lr:4.34E-04
Epoch:21, Train_acc:96.1%, Train_loss:0.121, Test_acc:74.4%, Test_loss:1.075, Lr:4.34E-04
Epoch:22, Train_acc:97.1%, Train_loss:0.101, Test_acc:71.2%, Test_loss:1.114, Lr:4.00E-04
Epoch:23, Train_acc:97.3%, Train_loss:0.087, Test_acc:72.6%, Test_loss:1.214, Lr:4.00E-04
Epoch:24, Train_acc:98.0%, Train_loss:0.070, Test_acc:73.0%, Test_loss:1.246, Lr:3.68E-04
Epoch:25, Train_acc:98.9%, Train_loss:0.056, Test_acc:73.0%, Test_loss:1.352, Lr:3.68E-04
Epoch:26, Train_acc:99.0%, Train_loss:0.047, Test_acc:73.5%, Test_loss:1.370, Lr:3.38E-04
Epoch:27, Train_acc:99.3%, Train_loss:0.037, Test_acc:71.6%, Test_loss:1.401, Lr:3.38E-04
Epoch:28, Train_acc:99.5%, Train_loss:0.032, Test_acc:73.0%, Test_loss:1.535, Lr:3.11E-04
Epoch:29, Train_acc:99.6%, Train_loss:0.025, Test_acc:73.0%, Test_loss:1.533, Lr:3.11E-04
Epoch:30, Train_acc:99.7%, Train_loss:0.021, Test_acc:72.6%, Test_loss:1.596, Lr:2.86E-04
Epoch:31, Train_acc:99.7%, Train_loss:0.016, Test_acc:70.7%, Test_loss:1.698, Lr:2.86E-04
Epoch:32, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.013, Test_acc:70.7%, Test_loss:1.744, Lr:2.63E-04
Epoch:33, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.012, Test_acc:70.2%, Test_loss:1.792, Lr:2.63E-04
Epoch:34, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.011, Test_acc:70.7%, Test_loss:1.836, Lr:2.42E-04
Epoch:35, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.010, Test_acc:69.8%, Test_loss:1.875, Lr:2.42E-04
Epoch:36, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.009, Test_acc:69.8%, Test_loss:1.914, Lr:2.23E-04
Epoch:37, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.009, Test_acc:68.8%, Test_loss:1.949, Lr:2.23E-04
Epoch:38, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.008, Test_acc:68.8%, Test_loss:1.985, Lr:2.05E-04
Epoch:39, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.008, Test_acc:68.4%, Test_loss:2.017, Lr:2.05E-04
Epoch:40, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.007, Test_acc:68.4%, Test_loss:2.050, Lr:1.89E-04
Epoch:41, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.007, Test_acc:68.4%, Test_loss:2.080, Lr:1.89E-04
Epoch:42, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.006, Test_acc:68.4%, Test_loss:2.111, Lr:1.74E-04
Epoch:43, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.006, Test_acc:69.3%, Test_loss:2.139, Lr:1.74E-04
Epoch:44, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.005, Test_acc:69.3%, Test_loss:2.168, Lr:1.60E-04
Epoch:45, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.005, Test_acc:69.3%, Test_loss:2.194, Lr:1.60E-04
Epoch:46, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.005, Test_acc:68.8%, Test_loss:2.221, Lr:1.47E-04
Epoch:47, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.005, Test_acc:68.8%, Test_loss:2.245, Lr:1.47E-04
Epoch:48, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.004, Test_acc:68.8%, Test_loss:2.270, Lr:1.35E-04
Epoch:49, Train_acc:99.9%, Train_loss:0.004, Test_acc:68.8%, Test_loss:2.293, Lr:1.35E-04
Epoch:50, Train_acc:99.9%, Train_loss:0.004, Test_acc:68.8%, Test_loss:2.316, Lr:1.24E-04
Done. Best test acc:  0.8093023255813954

7. 模型評(píng)估

import matplotlib.pyplot as plt
#隱藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用來正常顯示負(fù)號(hào)
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

? 在這里插入圖片描述

?

# 混淆矩陣
print("==============輸入數(shù)據(jù)Shape為==============")
print("X_test.shape：",X_test.shape)
print("y_test.shape：",y_test.shape)pred = model(X_test.to(device)).argmax(1).cpu().numpy()print("\n==============輸出數(shù)據(jù)Shape為==============")
print("pred.shape：",pred.shape)

==============輸入數(shù)據(jù)Shape為==============
X_test.shape： torch.Size([215, 32])
y_test.shape： torch.Size([215])==============輸出數(shù)據(jù)Shape為==============
pred.shape： (215,)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay# 計(jì)算混淆矩陣
cm = confusion_matrix(y_test, pred)plt.figure(figsize=(6,5))
plt.suptitle('')
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt="d", cmap="Blues")# 修改字體大小
plt.xticks(fontsize=10)
plt.yticks(fontsize=10)
plt.title("Confusion Matrix", fontsize=12)
plt.xlabel("Predicted Label", fontsize=10)
plt.ylabel("True Label", fontsize=10)# 顯示圖
plt.tight_layout()  # 調(diào)整布局防止重疊
plt.show()

? 在這里插入圖片描述

?

8. 模型保存及加載

# 自定義模型保存
# 狀態(tài)字典保存
torch.save(model.state_dict(),'./模型參數(shù)/R7_rnn_model_state_dict.pth') # 僅保存狀態(tài)字典# 定義模型用來加載參數(shù)
best_model = model_rnn().to(device)best_model.load_state_dict(torch.load('./模型參數(shù)/R7_rnn_model_state_dict.pth')) # 加載狀態(tài)字典到模型

<All keys matched successfully>

9. 使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

test_X = X_test[0].reshape(1, -1) # X_test[0]即我們的輸入數(shù)據(jù)pred = best_model(test_X.to(device)).argmax(1).item()
print("模型預(yù)測(cè)結(jié)果為：",pred)
print("=="*20)
print("0：未患病")
print("1：已患病")

模型預(yù)測(cè)結(jié)果為： 0
========================================
0：未患病
1：已患病
http://www.risenshineclean.com/news/53809.html

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