for step, (images, labels) in tqdm(enumerate(train_loader), total=len(train_loader)):

这段代码使用了Python中的`enumerate()`函数，它可以将一个可遍历的数据对象（如列表、元组或字符串）组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。在这里，`enumerate(train_loader)`返回一个迭代器对象，每次迭代会返回一个元组`(step, (images, labels))`，其中`step`表示当前迭代的次数，`(images, labels)`表示从`train_loader`中取出的一个batch的样本和标签。然后使用`tqdm()`函数将这个迭代器包装起来，实现进度条的显示，其中`total=len(train_loader)`表示总共需要迭代`len(train_loader)`次。最终，这段代码会遍历整个`train_loader`，每次取出一个batch的数据进行训练。

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from torch.autograd import Variable from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision.transforms import transforms from torch.utils.data import DataLoader # 定义超参数 num_epochs = 10 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 # 定义数据转换方式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) # 加载数据集 train_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/train/', transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_dataset = ImageFolder(root='./ChineseStyle/test/', transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义卷积神经网络结构 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=128) self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=15) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 实例化卷积神经网络 net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将输入和标签转换为变量 images = Variable(images) labels = Variable(labels) # 将梯度清零 optimizer.zero_grad() # 向前传递 outputs = net(images) # 计算损失函数 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [%d/%d], Step [%d/%d], Loss: %.4f' % (epoch + 1, num_epochs, i + 1, len(train_dataset) // batch_size, loss.item())) # 测试模型 correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: # 向前传递 outputs = net(Variable(images)) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # 更新统计信息 total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() # 计算准确率 print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))有没有测试到测试集

是的，代码中有对测试集的测试。在训练模型之后，通过测试集的数据来检验模型的准确率。具体代码如下：

# 测试模型
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
    # 向前传递
    outputs = net(Variable(images))
    # 获取预测结果
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    # 更新统计信息
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted == labels).sum()
# 计算准确率
print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (100 * correct / total))

def train(dev, data_loader_train, data_loader_test, in_dim, h_dim, n_layers, n_classes, n_epochs, l_rate): model_trained = RNN(in_dim, h_dim, n_layers, n_classes).to(dev) criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(dev) optimizer = torch.optim.Adam(model_trained.parameters(), lr=l_rate) rate_list = [] # 损失函数采用交叉熵、优化器采用的是Adam、训练过程中，逐epoch逐step,输出训练得到的损失函数loss情况,同时每个epoch结束，用测试数据进行测试，计算当前模型的分类准确率 # total_step = len(data_loader_train) for epoch in range(n_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(data_loader_train): image = images.float().to(dev) image = image.permute(0, 2, 1) labels = labels.long().to(dev) outputs = model_trained(image) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # if (i + 1) % 5 == 0: # print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' # .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item())) rate_correct = test(model_trained, data_loader_test, epoch) # 每迭代一轮，都测试并输出当前模型的识别准确率 rate_list.append(rate_correct) torch.save(model_trained.state_dict(), 'savemodel.dic') return rate_list

这是一个使用PyTorch实现的RNN（循环神经网络）模型的训练函数，其中使用了交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。函数的输入包括设备（GPU或CPU）、训练数据加载器、测试数据加载器、输入维度、隐藏层维度、层数、类别数、训练轮数和学习率。函数在训练过程中会输出每个epoch的损失函数loss，并使用测试数据计算当前模型的分类准确率。最后，函数会返回每个epoch的分类准确率的列表，并将训练好的模型保存到本地。