pytorch运行主函数
时间: 2023-09-02 12:08:59 浏览: 38
以下是一个简单的PyTorch主函数示例:
```python
import torch
def main():
# 定义超参数
learning_rate = 0.01
num_epochs = 10
# 加载数据集
train_dataset = ...
test_dataset = ...
# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 定义模型
model = ...
# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印损失
if (i+1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))
# 在测试集上评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
outputs = model(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))
if __name__ == '__main__':
main()
```
在这个示例中,我们首先定义了一些超参数,比如学习率和训练轮数。然后,我们加载数据集并创建数据加载器。接着,我们定义了模型、损失函数和优化器。在训练循环中,我们对数据加载器中的每个批次进行前向传播、计算损失、反向传播和优化。最后,我们在测试集上评估模型的准确率。在这个示例中,我们假设模型已经定义好了,如果你需要了解如何定义一个PyTorch模型,请参考PyTorch官方文档。
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