pytorch中的for循环代码的用法

在PyTorch中，for循环常用于迭代训练过程、遍历数据集、调整超参数或执行某种操作直到满足某个条件。这里有几个常见的用法：

1. **遍历训练周期（Epochs）**：

   for epoch in range(num_epochs):
       model.train()  # 设置模型为训练模式
       running_loss = 0.0
       for inputs, labels in dataloader:  # dataloader是PyTorch的DataLoader对象
           optimizer.zero_grad()  # 清空梯度
           outputs = model(inputs)  # 前向传播
           loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
           loss.backward()  # 反向传播
           optimizer.step()  # 更新权重
           running_loss += loss.item()  # 累加每批次的损失
       print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss / len(dataloader)}")

2. **遍历数据集**：

   for img, label in dataset:  # dataset可以是自定义的数据集或预装的如CIFAR10
       # 对每一个图片进行操作，例如预处理、模型预测等

3. **优化器的回调函数**：

   for param_group in optimizer.param_groups:
       # 对每个学习率组进行调整，比如学习率衰减
       param_group['lr'] *= decay_rate

4. **超参数网格搜索**：

   for params in hyperparams_grid:
       model.set_params(**params)  # 按照字典更新模型参数
       evaluate_model(model)  # 测试当前参数配置

总之，for循环在PyTorch中灵活地控制流程和迭代，与模型、数据和优化算法紧密结合，实现了动态计算图的核心特性。