device = torch.device('cuda') # model = Lenet5().to(device) model = RestNet18().to(device) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) print(model) ———————————————— 逐行解释

这段代码用于设置设备、创建模型、定义损失函数和优化器，并打印模型结构。以下是对代码逐行的解释：

1. `device = torch.device('cuda')`
创建一个名为device的变量，将其设置为使用CUDA设备，如果可用的话。这将使模型在GPU上进行加速计算。

3. `model = RestNet18().to(device)`
创建一个RestNet18模型的实例，并将其移动到指定的设备（GPU或CPU）上。

5. `criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device)`
创建一个交叉熵损失函数的实例，并将其移动到指定的设备上。

6. `optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)`
创建一个Adam优化器的实例，用于更新模型的参数。将模型的参数传递给优化器，并设置学习率为0.001。

8. `print(model)`
打印出模型的结构，包括各个层和参数数量等信息。这可以用来检查模型是否正确创建和初始化。

这段代码中，通过设置设备、创建模型、定义损失函数和优化器，为后续的训练过程做准备。同时，打印模型结构可以验证模型的构建是否正确。

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use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练：

import torch
from torch.autograd import Variable
from replay_buffer import ReplayMemory, Transition

device = torch.device("cpu")  # 使用CPU进行训练

# 设置matplotlib
is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend()
if is_ipython:
    from IPython import display

# 定义FloatTensor
FloatTensor = torch.FloatTensor

# 创建replay buffer
memory = ReplayMemory(10000)

# 将模型和优化器移动到CPU上
model = DQN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义状态转换函数
def state_to_tensor(state):
    return FloatTensor([state])

# 训练模型
for i in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    for t in count():
        # 获取动作
        action = select_action(state)
        # 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
        # 转换状态和动作为张量
        state_tensor = state_to_tensor(state)
        action_tensor = LongTensor([action])
        next_state_tensor = state_to_tensor(next_state)
        # 存储状态转换
        memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward)
        # 更新状态
        state = next_state
        # 训练模型
        optimize_model()
        if done:
            break

这里我们将使用CPU进行训练，所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`；将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时，我们还需要将模型和优化器移动到CPU上，可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。

# Load model google_utils.attempt_download(weights) model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float() # load to FP32 # torch.save(torch.load(weights, map_location=device), weights) # update model if SourceChangeWarning # model.fuse() model.to(device).eval() if half: model.half() # to FP16

这段代码是用来加载预训练好的模型的。首先会调用 `google_utils.attempt_download(weights)` 来下载模型权重文件，如果已经下载过了就不会再次下载。然后使用 `torch.load` 函数来加载模型，其中 `map_location` 参数用来指定加载到哪个设备上，如 `'cpu'` 或者 `'cuda:0'` 等。接下来将模型转换为浮点数类型，使用 `model.to(device)` 将模型移动到指定设备上并设置为评估模式 `model.eval()`。如果 `half` 参数为真，则将模型转换为半精度浮点数类型。最后返回加载好的模型。