从Skorch fit获取验证/训练损失

从Skorch fit获取验证/训练损失是指在使用Skorch库进行深度学习模型训练时，通过fit方法获取训练过程中的验证损失和训练损失。

Skorch是一个基于PyTorch的深度学习库，它提供了一个简单而灵活的接口，使得在PyTorch中进行模型训练更加容易。fit方法是Skorch中用于执行训练过程的方法。

在使用fit方法进行模型训练时，可以通过设置回调函数来获取验证损失和训练损失。回调函数是在每个训练周期结束时被调用的函数，可以用于执行一些额外的操作，比如记录损失值。

要从Skorch fit方法中获取验证损失和训练损失，可以使用Skorch提供的回调函数History。History回调函数会记录每个训练周期的损失值，并将其保存在一个字典中。可以通过访问这个字典来获取验证损失和训练损失。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Skorch fit方法获取验证损失和训练损失：

from skorch.callbacks import History

# 创建一个History回调函数
history = History()

# 使用fit方法进行模型训练，并传入History回调函数
net.fit(X_train, y_train, callbacks=[history])

# 获取验证损失和训练损失
valid_loss = history[-1]['valid_loss']
train_loss = history[-1]['train_loss']

在上面的代码中，fit方法会执行模型训练，并在每个训练周期结束时调用History回调函数。训练结束后，可以通过访问history字典的最后一个元素来获取最后一个训练周期的验证损失和训练损失。

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