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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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