深度学习print-interval

深度学习中的print-interval是指在训练模型过程中，每隔一定的迭代次数输出一次训练结果信息。这个间隔可以根据具体的情况来设置，一般来说，如果间隔设置得太小，会导致训练过程中输出信息太多，影响训练速度；如果间隔设置得太大，会导致训练过程中不能及时发现问题，影响模型的训练效果。因此，合理地设置print-interval是很重要的。

相关问题

python怎么在跑深度学习时显示GPU占用率

可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的占用率。

在Python中，可以使用以下代码来获取GPU的占用率：

import subprocess

def get_gpu_usage():
    result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader'], stdout=subprocess.PIPE)
    gpu_usage = [int(x) for x in result.stdout.decode().strip().split('\n')]
    return gpu_usage

这个函数会返回一个列表，其中每个元素是一个GPU的占用率（以百分比表示）。如果有多个GPU，则列表中会有多个元素。

你可以在代码中的任何地方调用该函数来获取GPU的实时占用率。例如，你可以在训练模型的循环中调用它来监测GPU的使用情况：

for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 训练模型
        # ...
        
        # 每隔一定时间检查GPU占用率
        if batch_idx % check_interval == 0:
            gpu_usage = get_gpu_usage()
            print(f'GPU usage: {gpu_usage}')

使用pytorch训练一个基于多尺度自编码网络的红外与可见光图像融合的模型，以加深对红外与可见光图像融合的理解，掌握图像融合、深度学习、多尺度分析的基本理论方法，实现红外与可见光图像的融合代码

首先，我们需要导入所需的库：torch、torchvision、numpy、os、argparse。

import torch
import torchvision.transforms.functional as F
import numpy as np
import os
import argparse

接下来，我们需要定义网络结构。这里我们使用了多尺度自编码网络（MSAENet），它由多个编码器和解码器组成，每个编码器和解码器对应一个尺度，用于提取和还原不同尺度的特征。同时，我们还需要定义损失函数，这里我们使用了均方误差（MSE）损失。

class MSAENet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MSAENet, self).__init__()

        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
        self.relu1 = torch.nn.ReLU()
        self.maxpool1 = torch.nn.MaxPool2d(2)

        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, 1)
        self.relu2 = torch.nn.ReLU()
        self.maxpool2 = torch.nn.MaxPool2d(2)

        self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1)
        self.relu3 = torch.nn.ReLU()
        self.maxpool3 = torch.nn.MaxPool2d(2)

        self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1)
        self.relu4 = torch.nn.ReLU()
        self.maxpool4 = torch.nn.MaxPool2d(2)

        self.conv5 = torch.nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1)
        self.relu5 = torch.nn.ReLU()

        self.deconv5 = torch.nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1)
        self.relu6 = torch.nn.ReLU()

        self.deconv4 = torch.nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1)
        self.relu7 = torch.nn.ReLU()

        self.deconv3 = torch.nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, 1)
        self.relu8 = torch.nn.ReLU()

        self.deconv2 = torch.nn.ConvTranspose2d(64, 32, 4, 2, 1)
        self.relu9 = torch.nn.ReLU()

        self.deconv1 = torch.nn.ConvTranspose2d(32, 3, 4, 2, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.maxpool1(x)

        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.maxpool2(x)

        x = self.conv3(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.maxpool3(x)

        x = self.conv4(x)
        x = self.relu4(x)
        x = self.maxpool4(x)

        x = self.conv5(x)
        x = self.relu5(x)

        x = self.deconv5(x)
        x = self.relu6(x)

        x = self.deconv4(x)
        x = self.relu7(x)

        x = self.deconv3(x)
        x = self.relu8(x)

        x = self.deconv2(x)
        x = self.relu9(x)

        x = self.deconv1(x)

        return x

def loss_mse(source, target):
    mse_loss = torch.nn.MSELoss()
    loss = mse_loss(source, target)
    return loss

然后，我们需要定义训练函数。训练函数的流程如下：

1. 定义优化器
2. 加载数据集
3. 定义迭代次数和日志输出间隔
4. 进入训练循环，每个epoch进行以下操作：
1. 随机选择一张可见光图像和一张红外图像
2. 对可见光图像和红外图像进行多尺度分析，得到多个尺度的特征
3. 将可见光特征和红外特征拼接在一起，得到融合特征
4. 将融合特征输入到网络中，得到融合图像
5. 计算损失并进行反向传播和参数更新
6. 每隔一定次数输出日志信息

def train(args):
    # 定义优化器
    optimizer = torch.optim.Adam(msae.parameters(), lr=args.lr)

    # 加载数据集
    dataset = MyDataset(args.data_dir)
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

    # 定义迭代次数和日志输出间隔
    num_epochs = args.num_epochs
    log_interval = args.log_interval

    for epoch in range(num_epochs):
        for batch_idx, (visible, infrared) in enumerate(dataloader):
            # 随机选择一张可见光图像和一张红外图像
            visible = visible.to(args.device)
            infrared = infrared.to(args.device)

            # 对可见光图像和红外图像进行多尺度分析，得到多个尺度的特征
            visible_features = []
            infrared_features = []
            for scale in [0.5, 1.0, 1.5]:
                visible_scaled = F.resize(visible, size=(int(visible.shape[-2]*scale), int(visible.shape[-1]*scale)))
                infrared_scaled = F.resize(infrared, size=(int(infrared.shape[-2]*scale), int(infrared.shape[-1]*scale)))
                visible_feature = msae.encoder(visible_scaled)
                infrared_feature = msae.encoder(infrared_scaled)
                visible_features.append(visible_feature)
                infrared_features.append(infrared_feature)

            # 将可见光特征和红外特征拼接在一起，得到融合特征
            fusion_features = []
            for i in range(len(visible_features)):
                fusion_feature = torch.cat((visible_features[i], infrared_features[i]), dim=1)
                fusion_features.append(fusion_feature)

            # 将融合特征输入到网络中，得到融合图像
            fusion_image = msae.decoder(fusion_features)

            # 计算损失并进行反向传播和参数更新
            loss = loss_mse(fusion_image, visible)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # 每隔一定次数输出日志信息
            if batch_idx % log_interval == 0:
                print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                    epoch, batch_idx * len(visible), len(dataloader.dataset),
                    100. * batch_idx / len(dataloader), loss.item()))

最后，我们需要定义数据集类。这里我们假设可见光图像和红外图像的文件名是相同的，只是存放在不同的文件夹中。数据集类需要实现__getitem__和__len__两个方法，分别用于获取数据和获取数据集大小。

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data_dir):
        self.data_dir = data_dir
        self.visible_dir = os.path.join(data_dir, 'visible')
        self.infrared_dir = os.path.join(data_dir, 'infrared')
        self.visible_files = os.listdir(self.visible_dir)
        self.infrared_files = os.listdir(self.infrared_dir)

    def __getitem__(self, index):
        visible_file = self.visible_files[index]
        infrared_file = self.infrared_files[index]
        visible_path = os.path.join(self.visible_dir, visible_file)
        infrared_path = os.path.join(self.infrared_dir, infrared_file)
        visible_image = F.to_tensor(F.resize(F.pil_loader(visible_path), (256, 256)))
        infrared_image = F.to_tensor(F.resize(F.pil_loader(infrared_path), (256, 256)))
        return visible_image, infrared_image

    def __len__(self):
        return min(len(self.visible_files), len(self.infrared_files))

现在我们可以将以上代码整合到一个文件中，例如msae.py，然后在命令行中运行以下命令进行训练：

python msae.py --data_dir data --batch_size 16 --num_epochs 50 --lr 0.001 --log_interval 10 --device cuda:0

这里我们使用了data文件夹中的可见光图像和红外图像进行训练，每个batch的大小为16，训练50个epoch，学习率为0.001，每隔10个batch输出一次日志信息，使用cuda:0作为计算设备。