def train(args): setup_logging(args.run_name) device = args.device # 加载数据 dataloader = get_data(args) model = UNet().to(device) optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr) # 定义损失函数 mse = nn.MSELoss() diffusion = Diffusion(img_size=args.image_size, device=device) logger = SummaryWriter(os.path.join("runs", args.run_name)) l = len(dataloader) for epoch in range(args.epochs): logging.info(f"Starting epoch {epoch}:") pbar = tqdm(dataloader) for i, (images, _) in enumerate(pbar): images = images.to(device) t = diffusion.sample_timesteps(images.shape[0]).to(device) x_t, noise = diffusion.noise_images(images, t) predicted_noise = model(x_t, t) loss = mse(noise, predicted_noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 新加的 pbar.set_postfix(MSE=loss.item()) logger.add_scalar("MSE", loss.item(), global_step=epoch * l + i) sampled_images = diffusion.sample(model, n=images.shape[0]) save_images(sampled_images, os.path.join("results", args.run_name, f"{epoch}.jpg"))这段代码的功能是什么
时间: 2024-01-14 16:05:21 浏览: 26
这段代码实现了一个图像去噪的训练过程。具体来说,它使用了 UNet 模型对输入的带噪声的图像进行去噪,其中噪声的分布是通过 Diffusion 模型建模的。模型的训练使用了 MSE 损失和 AdamW 优化器,并使用了 TensorBoard 进行可视化。在训练过程中,每个 epoch 都会将模型生成的去噪图像保存在指定的文件夹中,以便后续的分析和比较。
相关问题
def test(args): from models.evaluator import CDEvaluator dataloader = utils.get_loader(args.data_name, img_size=args.img_size, batch_size=args.batch_size, is_train=False, split='test') model = CDEvaluator(args=args, dataloader=dataloader) model.eval_models()什么意思
这是一段 Python 代码,其中调用了名称为 CDEvaluator 的模型评估器,并使用 dataloader 加载数据集进行测试。配置参数包括数据名称、图像大小、批量大小等,这需要在 args 中指定。最后,调用 model.eval_models() 函数运行该模型的评估过程。
data_iter = data_loader.get_loader(batch_size=args.batch_size)
这行代码应该是使用了一个 data_loader 对象的 get_loader 方法,返回了一个名为 data_iter 的迭代器对象,用于迭代数据集中的批量数据。其中,batch_size 参数来自 args 对象,可能是从命令行参数或配置文件中读取的超参数,用于指定每个批次中包含的样本数量。
具体实现可以参考以下示例代码:
```python
class DataLoader:
def __init__(self, dataset, batch_size):
self.dataset = dataset
self.batch_size = batch_size
def get_loader(self):
return iter(torch.utils.data.DataLoader(self.dataset, batch_size=self.batch_size))
# 构建数据集对象
train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)
# 构建数据加载器对象
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=args.batch_size)
# 获取数据迭代器对象
train_iter = train_loader.get_loader()
test_iter = test_loader.get_loader()
```
在这个示例中,我们首先定义了一个名为 DataLoader 的类,用于包装 PyTorch 的 DataLoader 类。该类接受一个数据集对象和一个批量大小参数,并提供了一个 get_loader 方法,用于返回 PyTorch 的 DataLoader 对象的迭代器。
然后,我们使用自定义的 MyDataset 类来构建训练集和测试集对象,并使用 DataLoader 类来构建数据加载器对象。最后,我们使用 data_loader 对象的 get_loader 方法来获取训练集和测试集的迭代器对象。