• pytorch多分类
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2020-03-05 00:01:00

# PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车

ICLR 2022 超越Focal Loss PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车_AI视觉网奇的博客-CSDN博客

将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题

将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题 - 科学空间|Scientific Spaces

多标签分类问题：

torch版：

import torch
import numpy as np
from scipy.special import logsumexp
import torch.nn.functional as F
def multilabel_categorical_crossentropy(y_true, y_pred):
y_pred = (1 - 2 * y_true) * y_pred
y_pred_neg = y_pred - y_true * 1e12
y_pred_pos = y_pred - (1 - y_true) * 1e12
zeros = torch.zeros_like(y_pre
更多相关内容
• 计算百分比有numpy和pytorch两种实现方案实现，都是根据索引计算百分比，以下为具体二分类实现过程。 pytorch out = torch.Tensor([[0,3], [2,3], [1,0], [3,4]]) cond = torch.Tensor([[1,0], [0,1], [1,0], ...
• 本文对经典手写数字数据集进行多分类，损失函数采用交叉熵，激活函数采用ReLU，优化器采用带有动量的mini-batchSGD算法。所有代码如下： # 0、导包 import torch from torchvision import transforms,datasets from ...

# 一、实现过程

本文对经典手写数字数据集进行多分类，损失函数采用交叉熵，激活函数采用ReLU，优化器采用带有动量的mini-batchSGD算法。所有代码如下：

# 0、导包
import torch
from torchvision import transforms,datasets
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

# 1、准备数据
batch_size = 64
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
])

# 训练集
# 测试集

# 2、设计模型
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.l1 = torch.nn.Linear(784, 512)
self.l2 = torch.nn.Linear(512, 256)
self.l3 = torch.nn.Linear(256, 128)
self.l4 = torch.nn.Linear(128, 64)
self.l5 = torch.nn.Linear(64, 10)

def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = F.relu(self.l1(x))
x = F.relu(self.l2(x))
x = F.relu(self.l3(x))
x = F.relu(self.l4(x))
return self.l5(x)
model = Net()
# 模型加载到GPU上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 3、构造损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.5)

# 4、训练和测试
def train(epoch):
running_loss = 0.0
for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, target = data

# forward+backward+update
outputs = model(inputs.to(device))
loss = criterion(outputs, target.to(device))
loss.backward()
optimizer.step()

running_loss += loss.item()
if batch_idx % 300 == 299:
print('[%d,%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, batch_idx + 1, running_loss / 300))
running_loss = 0.0
def test():
correct = 0
total = 0
images, labels = data
outputs = model(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted.cpu() == labels).sum().item()
print('Accuracy on test set: %d %%' % (100 * correct / total))

for epoch in range(10):
train(epoch)
test()


运行结果如下：

[1,300] loss: 2.166
[1,600] loss: 0.797
[1,900] loss: 0.405
Accuracy on test set: 90 %
[2,300] loss: 0.303
[2,600] loss: 0.252
[2,900] loss: 0.218
Accuracy on test set: 94 %
[3,300] loss: 0.178
[3,600] loss: 0.168
[3,900] loss: 0.142
Accuracy on test set: 95 %
[4,300] loss: 0.129
[4,600] loss: 0.119
[4,900] loss: 0.110
Accuracy on test set: 96 %
[5,300] loss: 0.094
[5,600] loss: 0.092
[5,900] loss: 0.091
Accuracy on test set: 96 %
[6,300] loss: 0.077
[6,600] loss: 0.070
[6,900] loss: 0.075
Accuracy on test set: 97 %
[7,300] loss: 0.061
[7,600] loss: 0.058
[7,900] loss: 0.058
Accuracy on test set: 97 %
[8,300] loss: 0.043
[8,600] loss: 0.051
[8,900] loss: 0.050
Accuracy on test set: 97 %
[9,300] loss: 0.041
[9,600] loss: 0.038
[9,900] loss: 0.043
Accuracy on test set: 97 %
[10,300] loss: 0.030
[10,600] loss: 0.032
[10,900] loss: 0.033
Accuracy on test set: 97 %


# 二、参考文献

展开全文
• pytorch 中的损失函数：在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。

## 前言

pytorch  中的损失函数：

1. CrossEntropyLoss
2. LogSoftmax
3. NLLLoss

## Softmax

在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。

这个过程非常好理解，将所有的项相加得到分母，各项在作为分子，只不过这里加了一个e为底的指数函数，确保值都大于0。

多分类的神经网络的最后一层，一般就会用到Softmax，所以最后一层一般不用激活（详见最后的数字分类的代码），因为Softmax就相当于做了激活（将数据映射到0~1）。最终Softmax输出每个类别的概率值。

## CrossEntropyLoss <==> LogSoftmax + NLLLoss

有了概率值之后，就开始构造损失函数了，这里还是用到交叉熵。

最大似然估计，散度，交叉熵_code bean的博客-CSDN博客

回忆一下二分类的交叉熵：当时我们的函数时BCE

criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)  # 二分类交叉熵损失函数

这是式子是上面的展开，p=y   q=(1-y)  而Y只有两种选择0和1，所以当Y等于1的时候，后面那一项就没了。所以当到了多分类其实也一样，Y只有两种选择0和1。当某一类为1时那么其他的类都是0.（这里分类是互斥的，就会有这个特性，你是猫就不会是狗的这种分类）

交叉熵公式，最终保存下的也只有一项。

右侧的独热码，就是人判断的标签，也是人给的概率。互斥的这种多分类交叉熵最终就只有只有一项：

### LogSoftmax

那LogSoftmax的含义就是对softmax的结果取了一个log

m = nn.LogSoftmax()
input = torch.randn(2, 3)
output = m(input)

那为啥输出的好好的概率，又加个log干什么呢？

有种说法是，因为输出的概率是0~1，从log函数看出，如果概率越接近1，那么对应Y的绝对值越小。这种表示确定性越大，信息量越小，反之信息量越大。

那我觉得还有另外一个原因，就是LogSoftmax一般是和NLLLoss结合使用的。

### NLLLoss

NLLLoss完成的就是交叉熵的部分：

而且 NLLLoss要求的输入值就是概率取对数的结果，那LogSoftmax和NLLLoss就可以无缝的链接了：

m = nn.LogSoftmax(dim=1)
loss = nn.NLLLoss()
# input is of size N x C = 3 x 5
# each element in target has to have 0 <= value < C
target = torch.tensor([1, 0, 4])
output = loss(m(input), target)
output.backward()

### CrossEntropyLoss

那说了这么多，CrossEntropyLoss把几个人的活全部干了：

import torch
y = torch.LongTensor([0])
z = torch.Tensor([[0.2, 0.1, -0.1]])
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(z, y)
print(loss)


## 一个数字识别的多分类的例子

最后在一个详细的例子里看一下，具体的用法

import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

# 准备数据集
batch_size = 64
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])

# 构造网络模型
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.l1 = torch.nn.Linear(784, 512)
self.l2 = torch.nn.Linear(512, 256)
self.l3 = torch.nn.Linear(256, 128)
self.l4 = torch.nn.Linear(128, 64)
self.l5 = torch.nn.Linear(64, 10)

def forward(self, x):
# 将C*W*H三维张量变为二维张量，用于深度深度学习处理
x = x.view(-1, 784)
x = F.relu(self.l1(x))
x = F.relu(self.l2(x))
x = F.relu(self.l3(x))
x = F.relu(self.l4(x))
# 最后一层不进行激活，不做非线性变换
return self.l5(x)

model = Net()

# 构造损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 此函数，需要一个未激活的输入，它将 交叉熵 和 softmax 的计算进行融合。（这样计算更快更稳定！）
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)  # momentum：冲量

def train(epoch):
running_loss = 0
for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):
# 获得一个批次的输入与标签
inputs, target = data
# 开始训练
# 正向传播
y_pred = model(inputs)
# 计算损失
loss = criterion(y_pred, target)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新梯度
optimizer.step()

running_loss = running_loss + loss
if batch_idx % 300 == 299:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, batch_idx + 1, running_loss / 300))
running_loss = 0.0

def test():
correct = 0
total = 0
# 不计算梯度
inputs, labels = data
prec = model(inputs)
'''
torch.max(input, dim) 函数
输入:
input是softmax函数输出的一个tensor
dim是max函数索引的维度0/1，0是每列的最大值，1是每行的最大值
输出:
函数会返回两个tensor，第一个tensor是每行的最大值，softmax的输出中最大的是1，
所以第一个tensor是全1的tensor；第二个tensor是每行最大值的索引,这个索引的值正好和预测的数字相等。
'''
_, predicted = torch.max(prec.data, dim=1)  # predicated为维度（784，1）的张量
total += labels.size(0)
# 张量之间的比较运算
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('accuracy on test set: %d %% ' % (100 * correct / total))

if __name__ == "__main__":
for epoch in range(10):  # 每轮训练之后，都预测一次
train(epoch)
test()


### 输出结果：

[1,   300] loss: 2.166
[1,   600] loss: 0.820
[1,   900] loss: 0.422
accuracy on test set: 89 %
[2,   300] loss: 0.306
[2,   600] loss: 0.269
[2,   900] loss: 0.231
accuracy on test set: 94 %
[3,   300] loss: 0.185
[3,   600] loss: 0.172
[3,   900] loss: 0.152
accuracy on test set: 95 %
[4,   300] loss: 0.129
[4,   600] loss: 0.124
[4,   900] loss: 0.118
accuracy on test set: 96 %
[5,   300] loss: 0.103
[5,   600] loss: 0.094
[5,   900] loss: 0.095
accuracy on test set: 96 %
[6,   300] loss: 0.080
[6,   600] loss: 0.076
[6,   900] loss: 0.077
accuracy on test set: 97 %
[7,   300] loss: 0.062
[7,   600] loss: 0.067
[7,   900] loss: 0.059
accuracy on test set: 97 %
[8,   300] loss: 0.052
[8,   600] loss: 0.050
[8,   900] loss: 0.051
accuracy on test set: 97 %
[9,   300] loss: 0.036
[9,   600] loss: 0.045
[9,   900] loss: 0.042
accuracy on test set: 97 %
[10,   300] loss: 0.031
[10,   600] loss: 0.034
[10,   900] loss: 0.032
accuracy on test set: 97 % 

参考资料：

《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili

softmax交叉熵为什么要取-log_LEILEI18A的博客-CSDN博客_交叉熵的log

展开全文
• 11.21.Pytorch多分类问题 1.21.1.PyTorch:Softmax多分类实战 1.21.1.1.MNIST数据集 1.21.1.2.Softmax分类 1.21.1.3.PyTorch实战 1.21.2.利用神经网络进行分类 1.21.Pytorch多分类问题 1.21.1.PyTorch:Softmax多分类...

此文为学习博文整理出

11.21.Pytorch多分类问题
1.21.1.PyTorch:Softmax多分类实战
1.21.1.1.MNIST数据集
1.21.1.2.Softmax分类
1.21.1.3.PyTorch实战
1.21.2.利用神经网络进行分类

## 1.21.Pytorch多分类问题

### 1.21.1.PyTorch:Softmax多分类实战

多分类一种比较常用的做法是在最后一层加softmax归一化，值最大的维度所对应的位置则作为该样本对应的类。本文采用PyTorch框架，选用经典图像数据集mnist学习一波多分类。

#### 1.21.1.1.MNIST数据集

MNIST 数据集(手写数字数据集)来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。MNIST数据集下载地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。手写数字的MNIST数据库包括60,000个的训练集样本，以及10,000个测试集样本。

其中：
train-images-idx3-ubyte.gz (训练数据集图片)
train-labels-idx1-ubyte.gz （训练数据集标记类别）
t10k-images-idx3-ubyte.gz: （测试数据集）
t10k-labels-idx1-ubyte.gz（测试数据集标记类别）

MNIST数据集是经典图像数据集，包括10个类别(0到9)。每一张图片拉成向量表示，如下图784维向量作为第一层输入特征。

#### 1.21.1.2.Softmax分类

softmax函数的本质就是将一个K 维的任意实数向量压缩（映射）成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素取值都介于（0，1）之间，并且压缩后的K个值相加等于1(变成了概率分布)。在选用Softmax做多分类时，可以根据值的大小来进行多分类的任务，如取权重最大的一维。softmax介绍和公式网上很多，这里不介绍了。下面使用Pytorch定义一个多层网络(4个隐藏层，最后一层softmax概率归一化)，输出层为10正好对应10类。

#### 1.21.1.3.PyTorch实战

# -*- coding: UTF-8 -*-

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# Training settings
batch_size = 64

# MNIST Dataset
train_dataset = datasets.MNIST(root='./mnist_data/',
train=True,
transform=transforms.ToTensor(),

test_dataset = datasets.MNIST(root='./mnist_data/',
train=False,
transform=transforms.ToTensor())

batch_size=batch_size,
shuffle=True)

batch_size=batch_size,
shuffle=False)

class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.l1 = nn.Linear(784, 520)
self.l2 = nn.Linear(520, 320)
self.l3 = nn.Linear(320, 240)
self.l4 = nn.Linear(240, 120)
self.l5 = nn.Linear(120, 10)

def forward(self, x):
# Flatten the data (n, 1, 28, 28) --> (n, 784)
x = x.view(-1, 784)
x = F.relu(self.l1(x))
x = F.relu(self.l2(x))
x = F.relu(self.l3(x))
x = F.relu(self.l4(x))
return F.log_softmax(self.l5(x), dim=1)
#return self.l5(x)

model = Net()

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

def train(epoch):
# 每次输入barch_idx个数据
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = Variable(data), Variable(target)

output = model(data)
# loss
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
# update
optimizer.step()
if batch_idx % 200 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

def test():
test_loss = 0
correct = 0
# 测试集
data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)
output = model(data)
# sum up batch loss
test_loss += F.nll_loss(output, target).item()
# get the index of the max
pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]
correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()

print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
))

for epoch in range(1, 6):
train(epoch)
test()


输出结果：

Python 3.7.4 (default, Aug  9 2019, 18:34:13) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32
Django 3.0.6
runfile('E:/workspace/pytorch-learn/26_多分类问题/01_多分类问题.py', wdir='E:/workspace/pytorch-learn/26_多分类问题')
Train Epoch: 1 [0/60000 (0%)]	Loss: 2.299828
Train Epoch: 1 [12800/60000 (21%)]	Loss: 2.296097
Train Epoch: 1 [25600/60000 (43%)]	Loss: 2.286291
Train Epoch: 1 [38400/60000 (64%)]	Loss: 2.258982
Train Epoch: 1 [51200/60000 (85%)]	Loss: 2.001041
E:/workspace/pytorch-learn/26_多分类问题/01_多分类问题.py:81: UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead.
data, target = Variable(data, volatile=True), Variable(target)
Test set: Average loss: 0.0223, Accuracy: 5924/10000 (59%)
Train Epoch: 2 [0/60000 (0%)]	Loss: 1.392825
Train Epoch: 2 [12800/60000 (21%)]	Loss: 0.917865
Train Epoch: 2 [25600/60000 (43%)]	Loss: 0.554404
Train Epoch: 2 [38400/60000 (64%)]	Loss: 0.556347
Train Epoch: 2 [51200/60000 (85%)]	Loss: 0.422638
Test set: Average loss: 0.0065, Accuracy: 8784/10000 (88%)
Train Epoch: 3 [0/60000 (0%)]	Loss: 0.348750
Train Epoch: 3 [12800/60000 (21%)]	Loss: 0.396100
Train Epoch: 3 [25600/60000 (43%)]	Loss: 0.404045
Train Epoch: 3 [38400/60000 (64%)]	Loss: 0.275161
Train Epoch: 3 [51200/60000 (85%)]	Loss: 0.526218
Test set: Average loss: 0.0052, Accuracy: 8978/10000 (90%)
Train Epoch: 4 [0/60000 (0%)]	Loss: 0.422416
Train Epoch: 4 [12800/60000 (21%)]	Loss: 0.269215
Train Epoch: 4 [25600/60000 (43%)]	Loss: 0.182410
Train Epoch: 4 [38400/60000 (64%)]	Loss: 0.150055
Train Epoch: 4 [51200/60000 (85%)]	Loss: 0.224126
Test set: Average loss: 0.0036, Accuracy: 9333/10000 (93%)
Train Epoch: 5 [0/60000 (0%)]	Loss: 0.149385
Train Epoch: 5 [12800/60000 (21%)]	Loss: 0.271054
Train Epoch: 5 [25600/60000 (43%)]	Loss: 0.340432
Train Epoch: 5 [38400/60000 (64%)]	Loss: 0.311231
Train Epoch: 5 [51200/60000 (85%)]	Loss: 0.127134
Test set: Average loss: 0.0026, Accuracy: 9511/10000 (95%)


### 1.21.2.利用神经网络进行分类

本文就是用最简单的途径来看看神经网络是怎么进行事物的分类。具体的实现如下：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib as plt

#创建一些假数据
n_data = torch.ones(100, 2)         # 数据的基本形态
x0 = torch.normal(2*n_data, 1)      # 类型0 x data (tensor), shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100)               # 类型0 y data (tensor), shape=(100, 1)
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1)     # 类型1 x data (tensor), shape=(100, 1)
y1 = torch.ones(100)                # 类型1 y data (tensor), shape=(100, 1)

# 注意 x, y 数据的数据形式是一定要像下面一样 (torch.cat 是在合并数据)
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)    # FloatTensor = 32-bit floating
y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor)      # LongTensor = 64-bit integer

# torch只能在Variable上训练,所以把它们变成Variable
x, y = Variable(x), Variable(y)

# 建立一个神经网络我们可以直接运用torch中的体系，先定义所有的层属性（init()）,然后再一层层搭建（forward(x)）
# 层与层的关系链接。这个和我们在前面的regression的时候的神经网络基本没差。建立关系的时候，我们会用到激活函数。

# 建立神经网络
class Net(torch.nn.Module):    # 继承torch的Module
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__()                              #继承__init__功能
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)     # 隐藏层线性输出
self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)         # 输出层线性输出

def forward(self, x):
# 正向传播输入值，神经网络分析输出值
x = F.relu(self.hidden(x))                               # 激活函数（隐藏层的线性值）
x = self.out(x)                                           # 输出值, 但是这个不是预测值, 预测值还需要再另外计算
return x

net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)                # 几个类别就几个 output
print(net)
# 训练网络
# optimizer是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)         #传入net的所有参数，学习率
# 算误差的时候, 注意真实值!不是! one-hot 形式的, 而是1D Tensor, (batch,)
# 但是预测值是2D tensor (batch, n_classes)
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for t in range(200):
out = net(x)         # 喂给 net 训练数据 x, 输出分析值

loss = loss_func(out, y)     # 计算两者的误差
print(loss)

loss.backward()              # 误差反向传播, 计算参数更新值
optimizer.step()             # 将参数更新值施加到 net 的 parameters上


输出结果：

runfile('E:/workspace/pytorch-learn/26_多分类问题/03_pytorch之区分类型.py', wdir='E:/workspace/pytorch-learn/26_多分类问题')
Net(
(hidden): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True)
(out): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)
)
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx


### 再如案例

import  torch
import  torch.nn as nn
import  torch.nn.functional as F
import  torch.optim as optim
from    torchvision import datasets, transforms

batch_size=200
learning_rate=0.01
epochs=10

transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])),
batch_size=batch_size, shuffle=True)
datasets.MNIST('../data', train=False, transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])),
batch_size=batch_size, shuffle=True)

w1, b1 = torch.randn(200, 784, requires_grad=True),\
w2, b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),\
w3, b3 = torch.randn(10, 200, requires_grad=True),\

torch.nn.init.kaiming_normal_(w1)
torch.nn.init.kaiming_normal_(w2)
torch.nn.init.kaiming_normal_(w3)

def forward(x):
x = x@w1.t() + b1
x = F.relu(x)
x = x@w2.t() + b2
x = F.relu(x)
x = x@w3.t() + b3
x = F.relu(x)
return x

optimizer = optim.SGD([w1, b1, w2, b2, w3, b3], lr=learning_rate)
criteon = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(epochs):

for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data = data.view(-1, 28*28)

logits = forward(data)
loss = criteon(logits, target)

loss.backward()
optimizer.step()

if batch_idx % 100 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

test_loss = 0
correct = 0
data = data.view(-1, 28 * 28)
logits = forward(data)
test_loss += criteon(logits, target).item()

pred = logits.data.max(1)[1]
correct += pred.eq(target.data).sum()

print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(

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