epochs = 200 def train(train_loader): train_ls = [] for epoch in range(epochs): loss_sum = 0 for train_batch, labels_batch in train_loader: train_batch, labels_batch = train_batch.to(device), labels_batch.to(device) #preds = torch.clamp(model(train_batch), 1, float('inf')) #l = loss(torch.log(preds), torch.log(labels_batch)) l = loss(model(train_batch),labels_batch) optimizer.zero_grad() l.backward() optimizer.step() loss_sum += l.item() train_ls.append(loss_sum) plt.plot(range(epochs), train_ls) plt.show() train(train_loader)

这段代码是一个完整的训练函数，可以将模型训练200个epochs。代码中的train_loader是一个数据加载器，用于加载训练数据集。在每个epoch中，代码会遍历train_loader中的每个batch并将其送入模型进行训练，同时计算每个batch的损失值。损失值的计算方法是通过模型预测值和标签值计算得到的。在损失值计算完成后，代码会调用optimizer.zero_grad()清空模型的梯度缓存，然后调用l.backward()计算梯度，再调用optimizer.step()更新模型参数。损失值也会累加到loss_sum中。每个epoch的损失值会被添加到train_ls列表中。最终代码会绘制出每个epoch的损失值，以便我们可以观察训练过程中的损失变化情况。

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epochs = 200 def train(train_loader): train_ls = [] for epoch in range(epochs): loss_sum = 0 for train_batch, labels_batch in train_loader: train_batch, labels_batch = train_batch.to(device), labels_batch.to(device)

这段代码看起来是一个训练模型的循环，循环了200个epochs。其中train_loader是一个数据加载器，用于加载训练数据集。在每个epoch中，代码会遍历train_loader中的每个batch并将其送入模型进行训练，同时计算每个batch的损失值。损失值的计算方法可能在代码的后续部分，这里无法确定。每个epoch的损失值会被累加到loss_sum中。最终训练结果可能是一个训练好的模型，或者是一些训练指标，比如损失或准确率等。

def train_and_evaluate(model: torch.nn.Module, optimizer: torch.optim.Optimizer, train_loader: DataLoader, valid_loader: DataLoader, num_epochs: int, device: str): """训练和评估函数""" best_valid_loss = float("inf") for epoch in range(num_epochs): train_loss = train(model, optimizer, train_loader, device) valid_loss = evaluate(model, valid_loader, device) print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Train Loss: {train_loss:.4f}, Valid Loss: {valid_loss:.4f}") if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss torch.save(model.state_dict(), "best_model.pt") model.load_state_dict(torch.load("best_model.pt")) test_loss = evaluate(model, test_loader, device) print(f"Test Loss: {test_loss:.4f}")

这段代码是一个训练和评估模型的函数。它包含了以下参数：

- `model`: 要训练的PyTorch模型。
- `optimizer`: 优化器，用于更新模型参数。
- `train_loader`: 训练数据的DataLoader。
- `valid_loader`: 验证数据的DataLoader。
- `num_epochs`: 训练的总轮数。
- `device`: 训练使用的设备（GPU或CPU）。

在训练过程中，函数会迭代每个epoch，并在每个epoch完成后打印训练和验证损失。如果当前的验证损失比之前最佳的验证损失更小，就会保存当前模型的状态。最后，它会使用保存的最佳模型状态来计算测试集上的损失。