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告密者的下场（第4页）
train_correct=train_sum_correct*1.0len（trainDataLoader）batch_size
train_precision=train_sum_tp*1.0（train_sum_fp+train_sum_tp）
train_recall=train_sum_tp*1.0（train_sum_fn+train_sum_tp）
writer.add_scalar（“trainloss“，train_loss，global_step=epoch）
writer.add_scalar（“traincorrect“，
train_correct，global_step=epoch）
writer.add_scalar（“trainprecision“，
train_precision，global_step=epoch）
writer.add_scalar（“trainrecall“，train_recall，global_step=epoch）
ifnotos.path.exists（“models_aug_CNN“）:
os.mkdir（“models_aug_CNN“）
torch.save（net.state_dict（），“models_aug_CNN{}.pth“.format（epoch+1））
scheduler.step（）
sum_loss=0
sum_correct=0
test_sum_fp=0
test_sum_fn=0
test_sum_tp=0
test_sum_tn=0
fori，datainenumerate（testDataLoader）:
net.eval（）
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）
_，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（）
test_sum_fn+=fn.item（）
test_sum_fp+=fp.item（）
test_sum_tn+=tn.item（）
test_sum_tp+=tp.item（）
sum_loss+=loss.item（）
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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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