Ene pytorch训练自己的数据集

Enel PyTorch 是一个用于训练深度学习模型的库，它简化了使用 PyTorch 构建、训练和部署模型的过程。如果你想使用 Ene PyTorch 来训练自己的数据集，通常你需要遵循以下步骤：

1. 数据准备：首先，你需要对你的数据集进行预处理，包括加载数据、分割成训练集和验证集（如果有的话），并将其转换为 PyTorch 可接受的张量形式。

import torchvision.datasets as datasets
from torch.utils.data import DataLoader

# 加载数据集
dataset = datasets.ImageFolder('path_to_your_dataset', transform=transform)
train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [len(dataset) * 0.8, len(dataset) * 0.2]) # 示例分割比例
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

2. 定义模型：根据你的任务选择或定制一个适合的神经网络模型，并在 Ene PyTorch 中注册它为一个可训练组件。

from enel.pytorch import Model

class MyModel(Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 自定义网络结构

model = MyModel()

3. 设置优化器和损失函数：PyTorch 提供了许多内置的优化器和损失函数，如 Adam 和 CrossEntropyLoss。

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

4. 训练循环：在训练循环中，你将数据喂给模型，计算损失，然后更新权重。

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)

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

    # 验证阶段
    with torch.no_grad():
        val_loss = compute_val_loss(model, val_loader)
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Validation Loss: {val_loss}")

5. 保存和评估：训练完成后，你可以保存模型以便于后续使用，并用验证集或测试集进行最终的性能评估。

torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pth')