深度学习模型的训练和评估过程的输出日志分析
==> Start Training Epoch 1, lr=0.001000 ...
loss=0.0091 (0.0154), lr=0.000942: : 100% 5170/5170 [07:25<00:00, 11.61it/s]
loss=0.0154
==> Finished Epoch 1.
After training one epoch: CUDA Memory Allocated: 240823808 Memory Reserved: 6153043968
++> Evaluate at epoch 1 ...
loss=0.0192 (0.0144): : 31% 31/100 [00:44<00:22, 3.09it/s]/home/nvidia/audio_lip/lip/SyncTalk/nerf_triplane/utils.py:1440: RuntimeWarning: invalid value encountered in cast
cv2.imwrite(save_path_depth, (pred_depth * 255).astype(np.uint8))
loss=0.0157 (0.0134): : 100% 100/100 [01:08<00:00, 1.47it/s]
PSNR = 27.908474
LPIPS (alex) = 0.081545
LMD (fan) = 4.244414
++> Evaluate epoch 1 Finished.
各项指标分析
-
Start Training Epoch 1, lr=0.001000 ...
:开始训练第1个周期(Epoch),学习率(lr)为0.001。 -
loss=0.0091 (0.0154), lr=0.000942: : 100% 5170/5170 [07:25<00:00, 11.61it/s]
:在训练过程中,每个周期都会计算损失函数(loss)。这里的损失值是0.0091,括号内的0.0154可能是平均损失或者上一次的损失。学习率已经降低到0.000942。5170/5170表示已经完成了所有的5170个训练步骤,用时7分25秒,平均每秒处理11.61个步骤。 -
Finished Epoch 1.
:第1个周期的训练已经完成。 -
After training one epoch: CUDA Memory Allocated: 240823808 Memory Reserved: 6153043968
:一个周期训练结束后,GPU(使用CUDA)分配的内存为240823808字节,预留的内存为6153043968字节。 -
++> Evaluate at epoch 1 ...
:开始评估第1个周期的模型。 -
loss=0.0192 (0.0144): : 31% 31/100 [00:44<00:22, 3.09it/s]
指标数值分析
从输出日志中,我们可以看到第一轮(Epoch 1)的训练和评估结果。
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训练阶段:
- 损失值(loss):训练结束时的损失值为0.0154,这是模型在训练数据上的预测误差。损失值越小,说明模型在训练数据上的表现越好。
- 学习率(lr):训练过程中的学习率为0.000942。学习率是优化算法的一个重要参数,它决定了模型参数更新的速度。学习率过大,可能会导致模型无法收敛;学习率过小,训练速度可能会很慢。
- 训练速度:训练5170个步骤用时7分25秒,平均每秒处理11.61个步骤。
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评估阶段:
- 损失值(loss):评估结束时的损失值为0.0134,这是模型在测试数据上的预测误差。损失值越小,说明模型在测试数据上的表现越好。
- PSNR:峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio)为27.908474,这是一种评价图像质量的指标,值越大表示图像质量越好。
- LPIPS:感知图像质量评价指标(Learned Perceptual Image Patch Similarity)为0.081545,这是一种评价图像质量的指标,值越小表示图像质量越好。
- LMD:这可能是另一种自定义的评价指标,值为4.244414,具体的含义和优良标准需要参考原始研究或代码文档。
总的来说,模型在第一轮训练后的表现可以通过这些指标来评价。但是,是否满足预期或者是否优秀,需要根据具体的任务需求和比较基准(如其他模型的表现或者人类的表现)来判断。