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2.5 KiB
Python
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import torch.nn as nn
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import torch.utils.data as tud
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import torch
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class Model(nn.Module):
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def __init__(self, customs: dict, dataloader: tud.DataLoader = None):
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"""
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:param customs: 自定义参数，内容取自于config.ini文件的[CustomParameters]部分。
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:param dataloader: 数据集初始化完成的dataloader。在自定义的预处理方法文件中，可以增加内部变量或者方法，提供给模型。
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例如：模型初始化需要数据的维度数量，可通过n_features = dataloader.dataset.train_inputs.shape[-1]获取
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或在预处理方法的MyDataset类中，定义self.n_features = self.train_inputs.shape[-1]，
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通过n_features = dataloader.dataset.n_features获取
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"""
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super(Model, self).__init__()
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def forward(self, x):
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"""
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:param x: 模型的输入，在本工具中为MyDataset类中__getitem__方法返回的三个变量中的第一个变量。
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:return: 模型的输出，可以自定义
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"""
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return None
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def loss(self, x, y_true, epoch: int = None, device: str = "cpu"):
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"""
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计算loss。注意，计算loss时如采用torch之外的库计算会造成梯度截断，请全部使用torch的方法
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:param x: 输入数据
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:param y_true: 真实输出数据
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:param epoch: 当前是第几个epoch
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:param device: 设备，cpu或者cuda
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:return: loss值
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"""
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y_pred = self.forward(x) # 模型的输出
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loss = torch.Tensor([1]) # 示例，请修改
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loss.backward()
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return loss.item()
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def detection(self, x, y_true, epoch: int = None, device: str = "cpu"):
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"""
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检测方法，可以输出异常的分数，也可以输出具体的标签。
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如输出异常分数，则后续会根据异常分数自动划分阈值，高于阈值的为异常，自动赋予标签；如输出标签，则直接进行评估。
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:param x: 输入数据
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:param y_true: 真实输出数据
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:param epoch: 当前是第几个epoch
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:param device: 设备，cpu或者cuda
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:return: score，label。如选择输出异常的分数，则输出score，label为None；如选择输出标签，则输出label，score为None。
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score的格式为torch的Tensor格式，尺寸为[batch_size]；label的格式为torch的IntTensor格式，尺寸为[batch_size]
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"""
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y_pred = self.forward(x) # 模型的输出
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return None, None
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