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dive-into-dl-pytorch
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d041e045
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10月 16, 2019
作者:
S
ShusenTang
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fix bug: issue #29 #30
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+11
-7
code/chapter05_CNN/5.5_lenet.ipynb
code/chapter05_CNN/5.5_lenet.ipynb
+6
-4
code/d2lzh_pytorch/utils.py
code/d2lzh_pytorch/utils.py
+1
-1
docs/chapter05_CNN/5.5_lenet.md
docs/chapter05_CNN/5.5_lenet.md
+4
-2
未找到文件。
code/chapter05_CNN/5.5_lenet.ipynb
浏览文件 @
d041e045
...
...
@@ -159,8 +159,10 @@
"outputs": [],
"source": [
"# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。该函数将被逐步改进:它的完整实现将在“图像增广”一节中描述\n",
"def evaluate_accuracy(data_iter, net):\n",
" device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\n",
"def evaluate_accuracy(data_iter, net, device=None):\n",
" if device is None and isinstance(net, torch.nn.Module):\n",
" # 如果没指定device就使用net的device\n",
" device = list(net.parameters())[0].device\n",
" acc_sum, n = 0.0, 0\n",
" with torch.no_grad():\n",
" for X, y in data_iter:\n",
...
...
@@ -253,7 +255,7 @@
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python
[default]
",
"display_name": "Python
3
",
"language": "python",
"name": "python3"
},
...
...
@@ -267,7 +269,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.
6.8
"
"version": "3.
7.3
"
},
"varInspector": {
"cols": {
...
...
code/d2lzh_pytorch/utils.py
浏览文件 @
d041e045
...
...
@@ -205,7 +205,7 @@ def corr2d(X, K):
# ############################ 5.5 #########################
def
evaluate_accuracy
(
data_iter
,
net
,
device
=
None
):
if
device
is
None
:
if
device
is
None
and
isinstance
(
net
,
torch
.
nn
.
Module
)
:
# 如果没指定device就使用net的device
device
=
list
(
net
.
parameters
())[
0
].
device
acc_sum
,
n
=
0.0
,
0
...
...
docs/chapter05_CNN/5.5_lenet.md
浏览文件 @
d041e045
...
...
@@ -102,8 +102,10 @@ train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)
```
python
# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。该函数将被逐步改进。
def
evaluate_accuracy
(
data_iter
,
net
,
device
=
torch
.
device
(
'cuda'
if
torch
.
cuda
.
is_available
()
else
'cpu'
)):
def
evaluate_accuracy
(
data_iter
,
net
,
device
=
None
):
if
device
is
None
and
isinstance
(
net
,
torch
.
nn
.
Module
):
# 如果没指定device就使用net的device
device
=
list
(
net
.
parameters
())[
0
].
device
acc_sum
,
n
=
0.0
,
0
with
torch
.
no_grad
():
for
X
,
y
in
data_iter
:
...
...
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