本文整理汇总了Python中core.logger.Logger.print方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Logger.print方法的具体用法？Python Logger.print怎么用？Python Logger.print使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类core.logger.Logger的用法示例。
在下文中一共展示了Logger.print方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: Logger
# 需要导入模块: from core.logger import Logger [as 别名]
# 或者: from core.logger.Logger import print [as 别名]
fmt = {'tr_loss': '3.1e',
'tr_acc': '.4f',
'te_acc_det': '.4f',
'te_acc_stoch': '.4f',
'te_acc_ens': '.4f',
'te_nll_det': '.4f',
'te_nll_stoch': '.4f',
'te_nll_ens': '.4f',
'time': '.3f'}
logger = Logger("lenet5-DO", fmt=fmt)
net = LeNet5()
net.cuda()
logger.print(net)
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
download=True, transform=transforms.ToTensor())
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=200,
shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
download=True, transform=transforms.ToTensor())
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=200,
shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True)
criterion = metrics.SGVLB(net, 60000.).cuda()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
epochs = 200