import torch from torch import nn, optim import torchvision.transforms as transforms from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader from restnet18.restnet18 import RestNet18 # 用CIFAR-10 数据集进行实验 def main(): batchsz = 128 cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', True, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True) cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar', False, transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]), download=True) cifar_test = DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz, shuffle=True) x, label = iter(cifar_train).next() print('x:', x.shape, 'label:', label.shape) 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) ———————————————— 逐行解释以上代码

这段代码演示了如何使用CIFAR-10数据集进行实验，并训练一个使用RestNet18模型的图像分类器。下面是对代码的逐行解释：

import torch
from torch import nn, optim
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from restnet18.restnet18 import RestNet18

首先导入了所需的库和模块，包括PyTorch、PyTorch的nn模块、优化器optim模块、数据预处理模块transforms、CIFAR-10数据集模块datasets以及数据加载器DataLoader。同时导入了之前定义的RestNet18模型。

def main():
    batchsz = 128

定义了一个名为`main`的函数，并设置了批量大小为128。

    cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', True, transform=transforms.Compose([
        transforms.Resize((32, 32)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ]), download=True)
    cifar_train = DataLoader(cifar_train, batch_size=batchsz, shuffle=True)

接下来加载CIFAR-10训练集，并进行数据预处理。首先使用`datasets.CIFAR10`函数加载CIFAR-10数据集，设置参数`'cifar'`表示数据集存储的路径。然后通过`transforms.Compose`将多个数据预处理操作组合在一起，包括将图像大小调整为32x32像素、转换为张量格式、以及归一化处理。最后使用`DataLoader`将数据集包装成一个可迭代的数据加载器，设置批量大小为`batchsz`，并打乱数据顺序。

    cifar_test = datasets.CIFAR10('cifar', False, transform=transforms.Compose([
        transforms.Resize((32, 32)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ]), download=True)
    cifar_test = DataLoader(cifar_test, batch_size=batchsz, shuffle=True)

同样，加载CIFAR-10测试集，并进行相同的数据预处理和数据加载操作。

    x, label = iter(cifar_train).next()
    print('x:', x.shape, 'label:', label.shape)

使用`iter(cifar_train).next()`从训练集中获取一个批次的数据，并打印出图像张量的形状和标签的形状。

    device = torch.device('cuda')
    model = RestNet18().to(device)

设置设备为CUDA，并将RestNet18模型移动到CUDA设备上进行计算。

    criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
    print(model)

定义交叉熵损失函数`criteon`和Adam优化器`optimizer`。然后打印出RestNet18模型的结构。

这段代码主要是设置了数据集的加载和预处理过程，以及创建了RestNet18模型，并准备好了损失函数和优化器，为接下来的训练做好了准备。