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告密者的下场（第3页）
#optimizer
optimizer=torch.optiAdam（net.parameters（），lr=lr）
#optimizer=torch.optiSGD（net.parameters（），lr=lr，momentum=0.9，weight_decay=5e-4）
scheduler=torch.optilr_scheduler.StepLR（optimizer，step_size=5，gamma=0.9）
ifnotos.path.exists（“logCNN“）:
os.mkdir（“logCNN“）
writer=tensorboardX.SummaryWriter（“logCNN“）
forepochinrange（epoch_num）:
train_sum_loss=0
train_sum_correct=0
train_sum_fp=0
train_sum_fn=0
train_sum_tp=0
train_sum_tn=0
fori，datainenumerate（trainDataLoader）:
net.train（）
inputs，labels=data
inputs=inputs.unsqueeze（1）.to（torch.float32）
labels=labels.type（torch.LongTensor）
inputs，labels=inputs.to（device），labels.to（device）
outputs=net（inputs）
loss=loss_func（outputs，labels）
optimizer.zero_grad（）
loss.backward（）
optimizer.step（）
_，pred=torch.max（outputs.data，dim=1）
acc=pred.eq（labels.data）.cpu（）.sum（）
one=torch.ones_like（labels）
zero=torch.zeros_like（labels）
tn=（（labels==zero）*（pred==zero））.sum（）
tp=（（labels==one）*（pred==one））.sum（）
fp=（（labels==zero）*（pred==one））.sum（）
fn=（（labels==one）*（pred==zero））.sum（）
train_sum_fn+=fn.item（）
train_sum_fp+=fp.item（）
train_sum_tn+=tn.item（）
train_sum_tp+=tp.item（）
train_sum_loss+=loss.item（）
train_sum_correct+=acc.item（）
train_loss=train_sum_loss*1.0len（trainDataLoader）
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回到2002当医生
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午夜布拉格
魔蝎小说...
真千金的女儿是个狠人
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悠闲的法师之路
无cp除夕夜，陈眠被选中，成为蓝星上千年来唯一的一个世界网玩家，她选择走上了法师的凡之路。隐居海岛，与一只幽灵犬相伴，学习神奇的法术，来往多姿多彩的任务世界，对付各种稀奇古怪的生物，认识洪荒大世界各位面的人族精英。本文dnd架构，有属性数据，主线升级打怪做任务，任务自由性比较高，所有的能力都要自己学习，无各种极品。...
姐姐太撩，傻子医仙不装了
关于姐姐太撩，傻子医仙不装了无敌横扫轻松搞笑杀伐果断狗粮管够。豪门弃少沈断被人所害，痴傻三年，意外觉醒，并得到了神秘传承，从此逆天崛起，独霸世间，什么宗师高手，战神归来暗黑强者气运之子在我面前，统统都是蝼蚁，我若要你三更死，你绝对活不到五更，我说的，阎王来了都没用。错了！重来！从此三百六十度无死角躺平！看透了，什么豪门恩怨，江湖仇杀都见鬼去吧，我只想当个安静修行的美男子，守着我的美女姐姐安安静静过日子。什么，你...