net.train() for i, data in enumerate(trainloader, 0):
时间: 2024-06-02 13:12:28 浏览: 15
这段代码是在进行神经网络训练时使用的。`net.train()`是将神经网络切换到训练模式,而`trainloader`是包含训练数据的数据加载器,`enumerate(trainloader, 0)`则是将`trainloader`中的数据进行枚举,从而可以对数据进行迭代。在每一次迭代中,将对`data`进行预处理并输入到神经网络中进行训练。`i`则表示当前迭代的次数。
相关问题
for _, train_data in enumerate(trainloader, 0): trainset.data, trainset.targets = train_data什么意思
这段代码是一个用于在 PyTorch 中加载数据的循环。`trainloader` 是一个 PyTorch 数据加载器,其中包含了训练数据集。`enumerate(trainloader, 0)` 可以枚举 `trainloader` 中的每个数据批次,从 0 开始计数。在循环中,`train_data` 是一个包含数据和对应标签的元组。`trainset` 是一个 PyTorch 数据集对象,其中包含了训练数据集的全部数据和标签。通过 `trainset.data` 和 `trainset.targets` 将每个数据批次中的数据和标签分别赋值给 `trainset` 对象的 `data` 和 `targets` 属性,以便在模型训练中使用。最终的效果是将整个训练数据集加载到 `trainset` 对象中。
FC.train() learningRate = 0.001 totalEpochs = 20 FCoptimizer = torch.optim.Adam(FC.parameters(), lr=learningRate) FClosses = [] for epoch in range(totalEpochs): for i, (images, labels) in enumerate(trainLoader): images = images.float().to(device) labels = labels.to(device) FCoptimizer.zero_grad() outputs = FC(images) l = loss(outputs, labels) l.backward() FCoptimizer.step() FClosses.append(l.cpu().data.item()) if (i+1) % 100 == 0: print ('Epoch : %d/%d, Iter : %d/%d, Loss: %.4f'%(epoch+1, totalEpochs, i+1, len(train)//batchSize, l.data.item()))
这段代码是一个简单的训练循环,它包含以下几个步骤:
1. 调用 `FC.train()` 将模型设置为训练模式,以便启用 dropout 和 batch normalization 等训练相关的操作。
2. 定义学习率 `learningRate` 和总训练轮数 `totalEpochs`。
3. 定义优化器 `FCoptimizer`,这里使用了 Adam 优化器,并将其绑定到模型的参数上。
4. 定义一个空列表 `FClosses` 用于存储每一轮训练的损失值。
5. 进行训练循环,循环 `totalEpochs` 轮。在每一轮中,遍历训练数据集,并将每个 batch 的数据和标签移动到指定的设备上。
6. 在每个 batch 中,首先将优化器的梯度清零,然后通过模型 `FC` 对输入数据进行前向传播,得到预测输出 `outputs`,并计算损失函数 `l`。
7. 在每个 batch 中,调用 `l.backward()` 计算梯度,并调用 `FCoptimizer.step()` 更新模型参数。
8. 在每个 batch 中,将当前 batch 的损失值 `l.data.item()` 添加到 `FClosses` 列表中。
9. 每训练完 100 个 batch,输出当前轮次、总轮次、当前 batch 在当前轮次中的编号、总 batch 数量以及当前 batch 的损失值。
通过这个训练循环,我们可以对模型进行训练,并在训练过程中实时地监控损失值的变化。
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