描述这段代码 #定义训练网络函数，网络，损失评价，训练集 def train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None): net.train() record_train = list() record_test = list() for epoch in range(num_epochs): print("========== epoch: [{}/{}] ==========".format(epoch + 1, num_epochs)) total, correct, train_loss = 0, 0, 0 start = time.time() for i, (X, y) in enumerate(trainloader): X, y = X.to(device), y.to(device) output = net(X) loss = criterion(output, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() total += y.size(0) correct += (output.argmax(dim=1) == y).sum().item() train_acc = 100.0 * correct / total if (i + 1) % num_print == 0: print("step: [{}/{}], train_loss: {:.3f} | train_acc: {:6.3f}% | lr: {:.6f}" \ .format(i + 1, len(trainloader), train_loss / (i + 1), \ train_acc, get_cur_lr(optimizer))) if lr_scheduler is not None: lr_scheduler.step() print("--- cost time: {:.4f}s ---".format(time.time() - start)) if testloader is not None: record_test.append(test(net, testloader, criterion, device)) record_train.append(train_acc) return record_train, record_test def get_cur_lr(optimizer): for param_group in optimizer.param_groups: return param_group['lr'] #定义保存网络参数的函数 def save(net,path): torch.save(net.state_dict(), path)

这段代码定义了一个训练神经网络的函数train，包含了训练数据集、网络模型、损失评价函数、优化器、训练轮数、设备类型等参数。在每个epoch循环中，对于训练集中的每个batch数据，先将输入和标签数据放到指定设备上，然后将输入数据传入网络模型，得到输出，再根据损失评价函数计算出损失值，根据损失值计算梯度并使用优化器更新网络模型参数。同时，统计每个batch的训练准确率和损失值，以及整个epoch的训练准确率，并在每个num_print步输出一次。如果设置了学习率调整器lr_scheduler，则在每个epoch结束后调用lr_scheduler.step()函数对学习率进行调整。如果提供了测试数据集testloader，则在每个epoch结束后调用test函数对测试数据集进行测试，并将测试结果记录在record_test列表中。最后返回训练准确率和测试准确率分别随epoch变化的记录列表record_train和record_test。还定义了一个保存网络参数的函数save，用于将训练好的网络模型参数保存到指定路径。