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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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武林店小二
江湖日报讯肯麦郎连锁客栈享誉大明各府，其总部却是京城一家名为来福的小客栈。来福客栈在江湖上大名鼎鼎，即便费用高昂，上到各派掌门下到江湖游侠，都挤破脑袋想去来福客栈吃顿饭。记者有幸请到武林盟主，揭开来福客栈的秘密！来福客栈日常一幕少林方丈，你怎么吃饭不给钱啊？偶弥陀佛，出家人身无分文，这顿饭可否算作化缘？不行！武当掌门没钱吃饭，还在后院洗碗呢！你若不给钱，就去洗茅房！来福客栈日常二幕丐帮长老，瞧你样子就没钱吃饭，你来客栈干啥？听闻来福客栈可以拿东西抵押，我这里有本上乘的秘...
事业脑咸鱼在八零
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极品捉妖系统
万众瞩目之下，楚浩扔出一柄剑这轩辕剑你拿好，以后别在我面前装逼。这天，这地，这沧海，这宇宙，谁都无法阻止我。ps看完了？新书搜索从诡秘复苏开始不当人推荐票刷起来，让我们再次征战。...
全能影后的花式撩法
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绝色占卜师：爷，你挺住！
听说她在占卜，他捧着手眼巴巴的就过来了爱卿，你给本君算算，今晚是本君睡了国师呢？还是国师睡了本君？她哆嗦了一下，一脚就踹了过去谁都不睡！她今晚就阉了你！！重生前，她是惊才绝艳的大占卜师，重生后，她还是上知天文下知地理的一品国师，可是，她算了两世，却没算到自己这一世会犯桃花国师大人，不好了，帝君来了！卧槽！她一下子就从八卦盘里站了起来他来干什么？他不干什么！那就好那就好！她狂抹一把额头上的冷汗。小太监欲哭无泪可他说了，今晚他夜观星象，是个鸾凤和鸣...
美好生活从六零年代开始
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