libcity.executor.traffic_state_executor¶
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class
libcity.executor.traffic_state_executor.TrafficStateExecutor(config, model, data_feature)[source]¶ Bases:
libcity.executor.abstract_executor.AbstractExecutor-
_build_train_loss()[source]¶ 根据全局参数`train_loss`选择训练过程的loss函数 如果该参数为none，则需要使用模型自定义的loss函数 注意，loss函数应该接收`Batch`对象作为输入，返回对应的loss(torch.tensor)
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_train_epoch(train_dataloader, epoch_idx, loss_func=None)[source]¶ 完成模型一个轮次的训练
- Parameters
train_dataloader – 训练数据
epoch_idx – 轮次数
loss_func – 损失函数
- Returns
每个batch的损失的数组
- Return type
list
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_valid_epoch(eval_dataloader, epoch_idx, loss_func=None)[source]¶ 完成模型一个轮次的评估
- Parameters
eval_dataloader – 评估数据
epoch_idx – 轮次数
loss_func – 损失函数
- Returns
评估数据的平均损失值
- Return type
float
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