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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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在成为最强者的路上先成了万人迷
关于在成为最强者的路上先成了万人迷莳初某天熬夜打游戏猝死，醒来发现自己带着游戏面板（无系统，无攻略任务）穿越到了未来的abo世界。她立志要把自己面板的属性全部点满，成为最强者，为此每天勤勤恳恳地刷任务，努力提升实力。只不过，为什么周围有一群疯狗在垂涎她？表面是性格和善爱吐槽的正常beta少女莳初，实际上是有仇必报，喜欢扎人心窝子（物理），发起疯来连自己也捅的狠人。身边一群疯子环绕，没一个正常人。不过好巧，我也是。只要我比所有人都强，危险就追不上我。目标当然是成为星际最强者，不过，好像先成了万人迷？没关系，这不是问题！心中无男人，拔刀自然神。训狗？不过顺手而已。这是什么？会叫主人的小野狗，摸一下。银发金瞳的死狐狸，一脚踹开。死狐狸的高冷双生弟弟，等等，你小子手放哪里呢？！傲娇的笨蛋金毛小狗，死傲娇是没有前途的，别来沾边。高岭之花利益至上的家族继承人，谢谢，不约。阳光开朗的大猫猫绿茶学弟，辣手摧猫我在行，快给我rua一下。等等...
嫡女变炮灰？重生干翻系统夺命格
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失业办老年大学，我成叔姨心头爱
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盗墓：美强惨被迫营业
Xp产物，请勿考究。尽量不ooc。有墙纸情节受有皮肤饥渴症，创伤性应激反应，变成鲛人是双。避雷本文属于有甜有刀，轻微搞笑的文。这个孩子就叫无恙吧，霍无恙，完完整整的回来。他是怀着宿命来到我这的，就叫张宿淮。我送走了一批又一批的孩子，唯独他是最普通的。他生来就逃不过宿命这两字，为帮助族长，无意卷入终极的...
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