对于我的神经网络，循环不停止

Question

我试着制作一个CNN，并使用一个训练模块来训练它。我想指定它进行的迭代次数，但是我发现它一直在运行。

有人能帮我吗？

def train(model, epochs=10):

optimiser = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

writer = SummaryWriter()

batch_idx = 0
loss_total = 0
epoch = 0

for epoch in range(epochs):
    print('range:', range(epochs))
    for batch in train_loader:
        features, labels = batch
        prediction = model(features)

        # cf = confusion_matrix(labels, prediction)

        loss = F.cross_entropy(prediction, labels) # Loss model changes label size 
        loss_total += loss.item()
        loss.backward()
        print('loss:', loss.item())
        optimiser.step() 
        optimiser.zero_grad()
        writer.add_scalar('Loss', loss.item(), batch_idx)
        batch_idx += 1
        print('epoch', epoch)
        epoch += 1 # why does this not stop???
    print('Total loss:', loss_total/batch_idx)

如果有帮助的话，你也可以在我的GitHub：https://github.com/amosmike/facebook-market-search/blob/master/CNN.py上找到这个

谢谢你能提供的任何帮助

Answer 1

你根本不应该增加你的时代变量。时代正在被从射程里拉出来。其次，您在批处理循环中。你可能不想在N批之后保释。

Answer 2

问题是，您正在批量地增加时间。

epoch += 1 # why does this not stop???