pytoch较为复杂的训练模型代码
时间: 2024-03-05 11:54:28 浏览: 17
训练深度学习模型的代码通常比较复杂,以下是一个使用PyTorch训练模型的基本代码框架:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# 定义网络结构
def forward(self, x):
# 定义前向传播过程
return x
# 定义超参数
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
batch_size = 32
# 定义数据集和数据加载器
train_dataset = MyDataset(...)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
# 将数据传入模型进行预测
outputs = model(inputs)
# 计算损失
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 每训练一定批次后输出一次信息
if (i+1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))
```
这段代码包含了定义模型、定义超参数、定义数据集和数据加载器、初始化模型、损失函数和优化器、训练模型等基本步骤。
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