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@@ -23,21 +23,118 @@
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if train_iterator.is_new_epoch:
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testEpoch(train_iterator,loss)
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25
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```
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+
学習回数:01-->学習誤差:0.50検証誤差:0.5114検証精度:0.88
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-
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+
検証誤差:0.4885検証精度:0.90
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28
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+
検証誤差:0.4978検証精度:0.89
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29
|
+
検証誤差:0.5168検証精度:0.88
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30
|
+
検証誤差:0.5342検証精度:0.87
|
|
31
|
+
検証誤差:0.5556検証精度:0.85
|
|
32
|
+
検証誤差:0.5611検証精度:0.85
|
|
33
|
+
検証誤差:0.5474検証精度:0.86
|
|
34
|
+
検証誤差:0.5362検証精度:0.86
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|
35
|
+
検証誤差:0.5414検証精度:0.86
|
|
36
|
+
検証誤差:0.5422検証精度:0.86
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|
37
|
+
検証誤差:0.5513検証精度:0.86
|
|
38
|
+
検証誤差:0.5761検証精度:0.85
|
|
39
|
+
検証誤差:0.5753検証精度:0.85
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|
40
|
+
検証誤差:0.5760検証精度:0.85
|
|
41
|
+
検証誤差:0.5803検証精度:0.85
|
|
42
|
+
検証誤差:0.5814検証精度:0.85
|
|
43
|
+
検証誤差:0.5903検証精度:0.85
|
|
44
|
+
検証誤差:0.5872検証精度:0.85
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|
45
|
+
検証誤差:0.5852検証精度:0.85
|
|
46
|
+
検証誤差:0.5914検証精度:0.85
|
|
47
|
+
検証誤差:0.6007検証精度:0.85
|
|
48
|
+
検証誤差:0.6023検証精度:0.85
|
|
49
|
+
検証誤差:0.6001検証精度:0.85
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|
50
|
+
検証誤差:0.5970検証精度:0.85
|
|
51
|
+
検証誤差:0.5965検証精度:0.85
|
|
52
|
+
検証誤差:0.5970検証精度:0.85
|
|
53
|
+
検証誤差:0.5938検証精度:0.85
|
|
54
|
+
検証誤差:0.5881検証精度:0.85
|
|
55
|
+
検証誤差:0.5883検証精度:0.85
|
|
56
|
+
検証誤差:0.5836検証精度:0.85
|
|
57
|
+
検証誤差:0.5831検証精度:0.85
|
|
58
|
+
検証誤差:0.5812検証精度:0.85
|
|
59
|
+
検証誤差:0.5805検証精度:0.85
|
|
60
|
+
検証誤差:0.5781検証精度:0.85
|
|
61
|
+
検証誤差:0.5806検証精度:0.85
|
|
62
|
+
検証誤差:0.5770検証精度:0.85
|
|
63
|
+
検証誤差:0.5819検証精度:0.85
|
|
64
|
+
検証誤差:0.5870検証精度:0.85
|
|
65
|
+
検証誤差:0.5872検証精度:0.85
|
|
66
|
+
検証誤差:0.5861検証精度:0.85
|
|
67
|
+
検証誤差:0.5857検証精度:0.85
|
|
68
|
+
検証誤差:0.5879検証精度:0.85
|
|
69
|
+
検証誤差:0.5883検証精度:0.85
|
|
70
|
+
検証誤差:0.5898検証精度:0.85
|
|
71
|
+
検証誤差:0.5885検証精度:0.85
|
|
72
|
+
検証誤差:0.5870検証精度:0.85
|
|
73
|
+
検証誤差:0.5856検証精度:0.85
|
|
74
|
+
検証誤差:0.5888検証精度:0.85
|
|
75
|
+
検証誤差:0.5884検証精度:0.85
|
|
76
|
+
検証誤差:0.5846検証精度:0.85
|
|
77
|
+
検証誤差:0.5800検証精度:0.85
|
|
78
|
+
検証誤差:0.5756検証精度:0.85
|
|
79
|
+
検証誤差:0.5690検証精度:0.85
|
|
80
|
+
検証誤差:0.5623検証精度:0.86
|
|
81
|
+
検証誤差:0.5579検証精度:0.86
|
|
82
|
+
検証誤差:0.5565検証精度:0.86
|
|
83
|
+
検証誤差:0.5532検証精度:0.86
|
|
84
|
+
検証誤差:0.5515検証精度:0.86
|
|
85
|
+
検証誤差:0.5509検証精度:0.86
|
|
86
|
+
検証誤差:0.5511検証精度:0.86
|
|
87
|
+
検証誤差:0.5485検証精度:0.86
|
|
88
|
+
検証誤差:0.5419検証精度:0.86
|
|
89
|
+
検証誤差:0.5374検証精度:0.86
|
|
90
|
+
検証誤差:0.5339検証精度:0.86
|
|
91
|
+
検証誤差:0.5347検証精度:0.86
|
|
92
|
+
検証誤差:0.5351検証精度:0.86
|
|
93
|
+
検証誤差:0.5356検証精度:0.86
|
|
94
|
+
検証誤差:0.5331検証精度:0.86
|
|
95
|
+
検証誤差:0.5301検証精度:0.86
|
|
96
|
+
検証誤差:0.5264検証精度:0.87
|
|
97
|
+
検証誤差:0.5242検証精度:0.87
|
|
98
|
+
検証誤差:0.5225検証精度:0.87
|
|
99
|
+
検証誤差:0.5184検証精度:0.87
|
|
100
|
+
検証誤差:0.5195検証精度:0.87
|
|
101
|
+
検証誤差:0.5177検証精度:0.87
|
|
102
|
+
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|
|
103
|
+
検証誤差:0.5119検証精度:0.87
|
|
104
|
+
検証誤差:0.5125検証精度:0.87
|
|
105
|
+
検証誤差:0.5097検証精度:0.87
|
|
106
|
+
検証誤差:0.5072検証精度:0.87
|
|
107
|
+
検証誤差:0.5050検証精度:0.87
|
|
108
|
+
検証誤差:0.5043検証精度:0.87
|
|
109
|
+
検証誤差:0.5023検証精度:0.88
|
|
110
|
+
検証誤差:0.5000検証精度:0.88
|
|
111
|
+
検証誤差:0.4979検証精度:0.88
|
|
112
|
+
検証誤差:0.4945検証精度:0.88
|
|
113
|
+
検証誤差:0.4901検証精度:0.88
|
|
114
|
+
検証誤差:0.4864検証精度:0.88
|
|
115
|
+
検証誤差:0.4833検証精度:0.88
|
|
116
|
+
検証誤差:0.4848検証精度:0.88
|
|
117
|
+
検証誤差:0.4826検証精度:0.88
|
|
118
|
+
検証誤差:0.4814検証精度:0.88
|
|
119
|
+
検証誤差:0.4788検証精度:0.88
|
|
120
|
+
検証誤差:0.4768検証精度:0.88
|
|
121
|
+
検証誤差:0.4752検証精度:0.88
|
|
122
|
+
検証誤差:0.4761検証精度:0.88
|
|
123
|
+
検証誤差:0.4794検証精度:0.88
|
|
124
|
+
検証誤差:0.4814検証精度:0.88
|
|
125
|
+
---------------------------------------------------------------------------
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27
|
-
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126
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+
AttributeError Traceback (most recent call last)
|
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28
|
-
<ipython-input-
|
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|
+
<ipython-input-22-e885206495e7> in <module>()
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21 #一回学習(epoch)が終わったら検証データに対する予測精度を計ります
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22 if train_iterator.is_new_epoch:
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---> 23 testEpoch(train_iterator,loss)
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33
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-
1 frames
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34
|
-
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+
<ipython-input-19-cc2b39f6b0fe> in testEpoch(train_iterator, loss)
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-
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133
|
+
24
|
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36
|
-
|
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|
+
25 if test_iterator.is_new_epoch:
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37
|
-
--->
|
|
135
|
+
---> 26 test_iterator.epoch=0
|
|
38
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-
76
|
|
39
|
-
|
|
136
|
+
27 test_iterator.current_position=0
|
|
137
|
+
28 test_iterator.is_new_epoch=False
|
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40
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41
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-
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139
|
+
AttributeError: can't set attribute
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42
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-
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43
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解決策がわかりません
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