训练模型代码要返回两个列表在哪里添加

Terence888

import gc,os
from tqdm.auto import tqdm # visualizing tool for progress

# They will be used to pick the best model.pt given to the valid loss
best_model_epoch, valid_loss_values = [],[] 
valid_loss_min = [1] # arbitrary loss I set here
def train(model,device,train_dataloader,valid_dataloader,epochs,loss_fn,optimizer,metric):

    for epoch in range(epochs):
        gc.collect() # memory cleaning垃圾回收机制，减少占用内存
        model.train()

        train_loss = 0
        train_step = 0
        pbar = tqdm(train_dataloader)#tqdm参数是一个iterable

        for batch in pbar: # you can also write like "for batch in tqdm(train_dataloader"
            optimizer.zero_grad() # initialize
            train_step += 1

            train_input_ids = batch['input_ids'].to(device)
            train_attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
            train_labels = batch['labels'].squeeze().to(device).long()#long()转化成一维张量
            
            # You can refer to the class "TweetsModel" for understand 
            # what would be logits
            logits = model(train_input_ids, train_attention_mask).to(device)
            predictions = torch.argmax(logits, dim=1) # get an index from larger one
            detached_predictions = predictions.detach().cpu().numpy()
            
            loss = loss_fn(logits, train_labels)
            loss.backward() 
            optimizer.step()
            model.zero_grad()

            train_loss += loss.detach().cpu().numpy().item()

            pbar.set_postfix({'train_loss':train_loss/train_step})#设置进度条显示信息
        pbar.close()

        with torch.no_grad():
            model.eval()

            valid_loss = 0
            valid_step = 0
            total_valid_score = 0

            y_pred = [] # for getting f1_score that is a metric of the competition
            y_true = []

            pbar = tqdm(valid_dataloader)
            for batch in pbar:
                valid_step += 1

                valid_input_ids = batch['input_ids'].to(device)
                valid_attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
                valid_labels = batch['labels'].squeeze().to(device).long()

                logits = model(valid_input_ids, valid_attention_mask).to(device)
                predictions = torch.argmax(logits, dim=1)
                detached_predictions = predictions.detach().cpu().numpy()
                
                loss = loss_fn(logits, valid_labels)
                valid_loss += loss.detach().cpu().numpy().item()

                y_pred.extend(predictions.cpu().numpy())
                y_true.extend(valid_labels.cpu().numpy())

            valid_loss /= valid_step
            f1 = f1_score(y_true,y_pred)

            print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}] Score: {f1}')
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}] Valid_loss: {valid_loss}')

            if valid_loss < min(valid_loss_min):
                print('model improved!')
            else:
                print('model not improved')
    
            torch.save(model.state_dict(), f'epoch:{epoch+1}_model.pt')#state_dict 是一个字典对象，包含了模型的所有可学习参数（如权重和偏置）及其当前值
            print('save checkpoint!')
            valid_loss_min.append(valid_loss)
            print(f'valid_loss_min:{min(valid_loss_min)}')

        best_model_epoch.append(f'/kaggle/working/epoch:{epoch+1}_model.pt')
        valid_loss_values.append(valid_loss)
        print('='*100)

    select_best_model() # refer to below function
    print('Train/Valid Completed!!')
    del train_dataloader, valid_dataloader # memory cleaning
    gc.collect()

def select_best_model():
    best_model = best_model_epoch[np.array(valid_loss_values).argmin()]
    os.rename(best_model, best_model.split('.pt')[0] + '_best.pt')#重命名文件

我想在上述代码中返回y_pred y_true的列表并pd.concat起来返回一个新的dataframe，要在函数内部哪个位置添加return语句

FishC

要在你的`train`函数中返回两个列表 `y_pred` 和 `y_true`，并进一步通过 `pd.concat` 将它们合并成一个新的 DataFrame，可以在函数的最后部分添加以下代码：

import pandas as pd

def train(model, device, train_dataloader, valid_dataloader, epochs, loss_fn, optimizer, metric):
    # ... (existing code)

    # 在训练循环结束后，返回 y_pred 和 y_true 列表
    return y_pred, y_true

# 在调用 train 函数的地方，进行列表的合并
y_pred, y_true = train(model, device, train_dataloader, valid_dataloader, epochs, loss_fn, optimizer, metric)

# 使用 y_pred 和 y_true 构建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'y_pred': y_pred, 'y_true': y_true})

# 打印或返回该 DataFrame
print(df)

请将 `train` 函数的代码末尾加上 `return y_pred, y_true` 这一行，以确保函数返回这两个列表。然后，在函数调用后，你可以使用 `pd.DataFrame` 将这两个列表组合成一个新的 DataFrame。

注意：在上述代码中，确保你在函数内部初始化了 `y_pred` 和 `y_true` 为列表对象，例如 `y_pred = []` 和 `y_true = []`，这样 `extend` 方法才能正常工作。同时确保 `pandas` 库已经安装并导入。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。