【疑难杂症】if __name__ == '__main_

今天进行小批量梯度下降时，代码给我报错，具体代码如下

import torch

import numpy as np

from torch.utils.data import Dataset

from torch.utils.data import DataLoader

class DiabetesDataset(Dataset):

    def __init__(self, filepath):

        xy = np.loadtxt(filepath, delimiter=',', dtype=np.float32)

        self.len = xy.shape[0]

        self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])

        self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])

    def __getitem__(self, index):

        return self.x_data[index], self.y_data[index]

    def __len__(self):

        return self.len

dataset = DiabetesDataset('diabetes.csv.gz')

train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)

class Model(torch.nn.Module):

    def __init__(self):

        super(Model, self).__init__()

        self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)

        self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)

        self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 2)

        self.linear4 = torch.nn.Linear(2, 1)

        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):

        x = self.sigmoid(self.linear1(x))

        x = self.sigmoid(self.linear2(x))

        x = self.sigmoid(self.linear3(x))

        x = self.sigmoid(self.linear4(x))

        return x

model = Model()

criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):

    for i, data in enumerate(train_loader, 0):

        inputs, labels = data

        y_pred = model(inputs)

        loss = criterion(y_pred, labels)

        print(epoch, i, loss.item())

        optimizer.zero_grad()

        loss.backward()

        optimizer.step()

报错内容如下

室友告诉我，需要在主运行的代码，也就是for前面加上

if __name__ == '__main__':

通过查阅大致知道了我这句代码的意思，原因就是我上面有一句

from torch.utils.data import Dataset

from torch.utils.data import DataLoader

这句话的意思就是，当模块被直接运行时，以下代码块将被运行，当模块是被导入时，代码块不被运行。

这样就可以很好的决定模块中那些代码运行，那些代码不运行

还有一个警告就是

UserWarning: size_average and reduce args will be deprecated, please use reduction='mean' instead.

  warnings.warn(warning.format(ret))

这里是版本更新导致的问题

把

criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)

改为：

criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')

即可

巴特西

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