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。