質問編集履歴
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追記しました。
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -354,6 +354,14 @@
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354
354
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355
355
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個人的にはlossの値がおかしいのだろうなとは思っていますが、具体的にどうおかしくて、どう訂正すればいいのかが見当がつきません。
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356
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+
bathsizeを4などに増やしたらむしろlossが上がってしまいました...
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+
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+
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+
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+
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+
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+
できれば画像を増やす以外の方法を教えていただけるとありがたいです。
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+
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なぜ、lossが振動してしまってるんでしょうかね....
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1
ソースコードを変更しました。
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -32,6 +32,8 @@
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32
32
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33
33
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実行コード（train.py）
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34
34
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35
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+
バッチサイズ=32,epoch=100
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36
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+
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35
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```
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36
38
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37
39
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import torch
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@@ -162,7 +164,7 @@
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162
164
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163
165
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sample_size = len(train_dataset) #129
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164
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-
# num_iters = sample_size // 32 #129 // 32 =
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167
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+
# num_iters = sample_size // 32 #129 // 32 = 32.03
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166
168
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167
169
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168
170
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@@ -176,7 +178,7 @@
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176
178
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177
179
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#start epoch
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178
180
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179
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-
epoch_num =
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181
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+
epoch_num = 100
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180
182
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181
183
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for epoch in range(epoch_num): # loop over the dataset multiple times
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182
184
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@@ -188,7 +190,9 @@
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188
190
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189
191
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inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
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190
192
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191
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-
print(labels)
|
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193
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+
# print("label={}".format(labels))
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194
|
+
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195
|
+
print("inputs={}".format(inputs))
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192
196
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193
197
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# zero the parameter gradients
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194
198
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@@ -254,6 +258,8 @@
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254
258
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255
259
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256
260
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261
|
+
|
|
262
|
+
|
|
257
263
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```
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258
264
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259
265
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### 実行結果
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@@ -262,9 +268,9 @@
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262
268
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263
269
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```
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264
270
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265
|
-
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
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271
|
+
inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
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266
|
-
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272
|
+
|
|
267
|
-
print(labels)
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273
|
+
print("label={}".format(labels))
|
|
268
274
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269
275
|
```
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270
276
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|
@@ -276,59 +282,59 @@
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276
282
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|
277
283
|
$ python train.py
|
|
278
284
|
|
|
279
|
-
tensor([0,
|
|
285
|
+
label=tensor([0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1,
|
|
280
|
-
|
|
286
|
+
|
|
281
|
-
|
|
287
|
+
1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], device='cuda:0')
|
|
282
|
-
|
|
288
|
+
|
|
283
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
289
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
284
|
-
|
|
290
|
+
|
|
285
|
-
tensor([0, 0,
|
|
291
|
+
label=tensor([0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,
|
|
286
|
-
|
|
292
|
+
|
|
287
|
-
|
|
293
|
+
0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1], device='cuda:0')
|
|
288
|
-
|
|
294
|
+
|
|
289
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
295
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
290
|
-
|
|
296
|
+
|
|
291
|
-
tensor([0, 1,
|
|
297
|
+
label=tensor([0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1,
|
|
292
|
-
|
|
298
|
+
|
|
293
|
-
0, 1,
|
|
299
|
+
0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0], device='cuda:0')
|
|
294
|
-
|
|
300
|
+
|
|
295
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
301
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
296
|
-
|
|
302
|
+
|
|
297
|
-
tensor([
|
|
303
|
+
label=tensor([1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1,
|
|
298
|
-
|
|
304
|
+
|
|
299
|
-
|
|
305
|
+
1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0], device='cuda:0')
|
|
300
|
-
|
|
306
|
+
|
|
301
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
307
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
302
|
-
|
|
308
|
+
|
|
303
|
-
tensor([
|
|
309
|
+
label=tensor([1], device='cuda:0')
|
|
304
310
|
|
|
305
311
|
torch.Size([1, 9216])
|
|
306
312
|
|
|
307
|
-
tensor([0,
|
|
313
|
+
label=tensor([0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1,
|
|
308
|
-
|
|
314
|
+
|
|
309
|
-
|
|
315
|
+
1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1], device='cuda:0')
|
|
310
|
-
|
|
316
|
+
|
|
311
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
317
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
312
|
-
|
|
318
|
+
|
|
313
|
-
tensor([
|
|
319
|
+
label=tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0,
|
|
314
|
-
|
|
320
|
+
|
|
315
|
-
1,
|
|
321
|
+
1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1], device='cuda:0')
|
|
316
|
-
|
|
322
|
+
|
|
317
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
323
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
318
|
-
|
|
324
|
+
|
|
319
|
-
tensor([0, 1,
|
|
325
|
+
label=tensor([0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0,
|
|
320
|
-
|
|
326
|
+
|
|
321
|
-
0, 0, 1,
|
|
327
|
+
0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0], device='cuda:0')
|
|
322
|
-
|
|
328
|
+
|
|
323
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
329
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
324
|
-
|
|
330
|
+
|
|
325
|
-
tensor([0, 0,
|
|
331
|
+
label=tensor([0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0,
|
|
326
|
-
|
|
332
|
+
|
|
327
|
-
0, 1, 0, 1, 1, 0, 0,
|
|
333
|
+
0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1], device='cuda:0')
|
|
328
|
-
|
|
334
|
+
|
|
329
|
-
torch.Size([32, 9216])
|
|
335
|
+
torch.Size([32, 9216])
|
|
330
|
-
|
|
336
|
+
|
|
331
|
-
tensor([1], device='cuda:0')
|
|
337
|
+
label=tensor([1], device='cuda:0')
|
|
332
338
|
|
|
333
339
|
torch.Size([1, 9216])
|
|
334
340
|
|
|
@@ -338,6 +344,12 @@
|
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338
344
|
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339
345
|
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340
346
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347
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+
次にinputの中身を表示したいと思います。
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348
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+
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349
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+
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350
|
+
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351
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+
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352
|
+
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341
353
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### まとめ
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342
354
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343
355
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個人的にはlossの値がおかしいのだろうなとは思っていますが、具体的にどうおかしくて、どう訂正すればいいのかが見当がつきません。
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