写一个pytorch训练coco数据集的代码

Sure! 下面是一个基本的 PyTorch 训练 COCO 数据集的代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from coco_dataset import CocoDetection

# 设置一些超参数
num_epochs = 10
batch_size = 4
learning_rate = 0.001

# 加载 COCO 数据集
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
])

train_dataset = CocoDetection(root='./data/coco/train2017',
                              annFile='./data/coco/annotations/instances_train2017.json',
                              transform=transform_train)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size,
                                           shuffle=True, num_workers=2)

# 定义模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 80)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item()))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'coco_resnet18.pth')

注意，这里假设你已经有了一个名为 `coco_dataset.py` 的自定义 COCO 数据集类。你也需要在 `./data/coco/train2017` 中放置 COCO 训练图像，以及在 `./data/coco/annotations` 中放置 COCO 注释。另外，你还需要安装 `pycocotools` 才能使用 `CocoDetection` 类。