代码分段讲解

好的，以下是代码的分段讲解：

1. 导入 PyTorch 和其他必要的库

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义卷积神经网络模型

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

这里定义了一个名为 `CNN` 的子类，继承自 `nn.Module`。在构造函数中定义了卷积层、池化层和全连接层等网络结构，`forward` 函数则定义了前向传播的过程。

3. 定义训练函数

def train(model, train_loader, optimizer, criterion, device):
    model.train()
    train_loss = 0
    correct = 0
    total = 0
    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += targets.size(0)
        correct += predicted.eq(targets).sum().item()
    return train_loss/(batch_idx+1), 100.*correct/total

这里定义了一个名为 `train` 的函数，接受模型、数据加载器、优化器、损失函数和设备等参数。在函数内部进行模型的训练，计算训练损失和准确率，并返回训练损失和准确率。

4. 定义测试函数

def test(model, test_loader, criterion, device):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(test_loader):
            inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            test_loss += loss.item()
            _, predicted = outputs.max(1)
            total += targets.size(0)
            correct += predicted.eq(targets).sum().item()
    return test_loss/(batch_idx+1), 100.*correct/total

这里定义了一个名为 `test` 的函数，接受模型、数据加载器、损失函数和设备等参数。在函数内部进行模型的测试，计算测试损失和准确率，并返回测试损失和准确率。

5. 加载数据集

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

这里使用 PyTorch 提供的 `DataLoader` 类加载 CIFAR10 数据集，并设置每个 batch 的大小、是否随机打乱数据和使用的线程数。

6. 定义超参数

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
lr = 0.001
momentum = 0.9
epochs = 10

这里定义了设备类型、学习率、动量和训练轮数等超参数。

7. 初始化模型、优化器、损失函数

model = CNN().to(device)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

这里初始化了模型、优化器和损失函数，使用前面定义的 `CNN` 类构造一个卷积神经网络模型。

8. 开始训练和测试

for epoch in range(1, epochs+1):
    train_loss, train_acc = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device)
    test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion, device)
    print('Epoch: {:03d}, Train Loss: {:.3f}, Train Acc: {:.3f}%, Test Loss: {:.3f}, Test Acc: {:.3f}%'.format(epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

这里使用一个 for 循环进行训练和测试，每轮训练后输出训练损失、训练准确率、测试损失和测试准确率等信息。