for epoch in range(6): # # for epoch in range(Epoch + 1): time1 = time.time() model.train() los = [] bar = tqdm(enumerate(data_train_loader), colour='yellow', total=len(data_train_loader)) bar.set_description(f'Epoch: {epoch}') for step, data in bar: inputs, labels = data inputs = inputs.to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(inputs) # 计算损失函数 loss = loss_func(outputs, labels) # 清空上一轮的梯度 optimizer.zero_grad() # 反向传播 loss.backward() # 参数更新 optimizer.step() los.append(loss.cpu().detach().numpy()) bar.set_postfix({'loss': loss.cpu().detach().numpy()}) print('epoch:', epoch, 'loss', np.array(los).mean(), 'time:', time.time() - time1, 's')

这段代码是一个训练神经网络模型的代码片段。它的主要流程如下：

1. 循环对数据进行多次训练(epoch)；
2. 设置模型为训练状态；
3. 初始化损失(loss)为一个空列表；
4. 使用tqdm库对数据进行遍历，同时显示遍历的进度；
5. 获取一个批次(batch)的数据(inputs和labels)；
6. 将数据放到GPU上进行计算(如果GPU可用)；
7. 将数据输入模型，得到输出(outputs)；
8. 计算损失函数(loss)；
9. 清空上一轮的梯度；
10. 反向传播求梯度；
11. 更新模型参数；
12. 记录每个批次的损失函数值；
13. 显示当前批次的损失函数值；
14. 打印当前epoch的平均损失函数值；
15. 计算训练时间。

在这个代码片段中，模型的训练是通过梯度下降算法来最小化损失函数，以提高模型的预测准确性。

相关问题

for epoch in range(10): saving_dir = './' if epoch == 0: # save models every 5 epochs save_model(model_lstm, 'model_my_lstm', epoch, saving_dir)

这段代码是一个训练循环，它迭代了10个epoch（训练周期）。在每个epoch的开头，它检查当前的epoch是否为0。如果是第一个epoch，它会执行以下操作：

1. 定义保存模型的目录路径为'./'（当前目录）。

2. 使用自定义的`save_model`函数保存`model_lstm`模型。该函数可能会将模型保存为文件，以便在训练过程中或之后可以加载和使用。

3. 保存的模型文件名为'model_my_lstm'，并且在文件名中包含了当前的epoch数和保存目录。

这个代码段的目的是在训练的开始阶段保存模型，以便在需要的时候可以恢复模型或进行模型评估等操作。根据具体需求，你可以根据自己的命名规则和保存路径进行修改。

def finetune(model, dataloaders, optimizer): since = time.time() best_acc = 0 criterion = nn.CrossEntropyLoss() stop = 0 for epoch in range(1, args.n_epoch + 1): stop += 1 # You can uncomment this line for scheduling learning rate # lr_schedule(optimizer, epoch) for phase in ['src', 'val', 'tar']: if phase == 'src': model.train() else: model.eval() total_loss, correct = 0, 0 for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase == 'src'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) preds = torch.max(outputs, 1)[1] if phase == 'src': loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) correct += torch.sum(preds == labels.data) epoch_loss = total_loss / len(dataloaders[phase].dataset) epoch_acc = correct.double() / len(dataloaders[phase].dataset) print('Epoch: [{:02d}/{:02d}]---{}, loss: {:.6f}, acc: {:.4f}'.format(epoch, args.n_epoch, phase, epoch_loss, epoch_acc)) if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: stop = 0 best_acc = epoch_acc torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl') if stop >= args.early_stop: break print() model.load_state_dict(torch.load('model.pkl')) acc_test = test(model, dataloaders['tar']) time_pass = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_pass // 60, time_pass % 60)) return model, acc_test

在在这在这段在这段代码在这段代码中在这段代码中，在这段代码中，定义在这段代码中，定义了在这段代码中，定义了一个在这段代码中，定义了一个名在这段代码中，定义了一个名为在这段代码中，定义了一个名为fin在这段代码中，定义了一个名为finet在这段代码中，定义了一个名为finetune在这段代码中，定义了一个名为finetune的在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、datal在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataload在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.Cross在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropy在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（fin在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finet在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记stop在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记stop。