for epoch in range(1000): model.train() for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train): # [b, 3, 32, 32] # [b] x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) # logits: [b, 10] # label: [b] # loss: tensor scalar loss = criteon(logits, label) # backprop optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(epoch, 'loss:', loss.item()) ———————————————— 逐行解释

这段代码是一个用于训练RestNet18模型的示例代码。以下是对代码逐行的解释：

2. `model.train()`
将模型设置为训练模式，这将启用模型中的dropout和batch normalization等训练相关操作。

4. `for batchidx, (x, label) in enumerate(cifar_train):`
对训练集数据进行迭代，每次迭代获取一个批次的输入x和对应的标签label。

6. `x, label = x.to(device), label.to(device)`
将输入x和标签label移动到指定的设备（GPU或CPU）上，以便在该设备上进行计算。

8. `logits = model(x)`
将输入x传递给模型，得到模型的输出logits。logits是一个形状为[b, 10]的张量，表示模型对输入样本属于各个类别的预测结果。

10. `loss = criteon(logits, label)`
计算模型的预测结果logits与真实标签label之间的交叉熵损失。这里使用之前定义的交叉熵损失函数criteon来计算损失值。

12. `optimizer.zero_grad()`
清除优化器中之前的梯度信息，以便进行新一轮的梯度计算和参数更新。

13. `loss.backward()`
根据损失值进行反向传播，计算模型参数的梯度。

14. `optimizer.step()`
根据梯度更新模型的参数，使用优化器的step()方法进行参数更新。

16. `print(epoch, 'loss:', loss.item())`
打印当前训练轮数epoch和损失值loss。loss.item()表示将损失值转换为Python标量。

这段代码的主要目的是使用训练集数据对RestNet18模型进行训练。通过遍历训练集数据，计算模型的预测结果和损失值，并进行反向传播和参数更新，最后打印出每轮训练的损失值。整个过程将会重复执行1000轮（epochs）来训练模型。