def train(train_dataset, val_dataset, batch_size, epochs, learning_rate, wt_decay, print_cost=True, isPlot=True): # 加载数据集并分割batch train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size) # x = data.DataLoader(train_dataset) # x_train_label, y_train_label = train_test_split(x, test_size = 0.2, stratify=y, shuffle=True) # 构建模型 model = FaceCNN() # 加载模型 # model = torch.load('./model/model.pth') model.to(device) # 损失函数和优化器 compute_loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay) # 学习率衰减 # scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.8) for epoch in range(epochs): loss = 0 model.train() model = model.to(device) for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model.forward(images.to(device)) loss = compute_loss(outputs, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() # 打印损失值 if print_cost: print('epoch{}: train_loss:'.format(epoch + 1), loss.item()) # 评估模型准确率 if epoch % 10 == 9: model.eval() acc_train = validate(model, train_dataset, batch_size) acc_val = validate(model, val_dataset, batch_size) print('acc_train: %.1f %%' % (acc_train * 100)) print('acc_val: %.1f %%' % (acc_val * 100)) return model
时间: 2024-04-18 19:23:28 浏览: 12
这段代码实现了一个训练函数 `train()`,用于训练一个人脸表情识别模型。具体步骤如下:
1. 加载数据集并分割 batch:使用 `DataLoader` 将训练数据集 `train_dataset` 加载,并按照指定的 `batch_size` 进行分割,得到一个数据加载器 `train_loader`。
2. 构建模型:创建一个人脸表情识别模型 `FaceCNN` 的实例。
3. 将模型移动到设备:将模型移动到指定的设备上,通常是 GPU 设备。
4. 定义损失函数和优化器:使用交叉熵损失函数和随机梯度下降(SGD)优化器。
5. 进行训练循环:按照指定的 `epochs` 进行训练循环,在每个 epoch 中,遍历训练数据集的每个 batch。
6. 清除梯度:在每个 batch 的训练之前,使用 `optimizer.zero_grad()` 清除模型参数的梯度。
7. 前向传播和计算损失:通过模型的前向传播获取预测结果,并计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。
8. 反向传播和参数更新:通过调用 `loss.backward()` 进行反向传播,计算参数的梯度,并使用 `optimizer.step()` 更新模型的参数。
9. 打印损失值:如果 `print_cost` 参数为 True,在每个 epoch 完成后打印当前 epoch 的训练损失。
10. 评估模型准确率:如果当前 epoch 的索引是 9 的倍数,即每 10 个 epoch,使用验证集 `val_dataset` 对模型进行评估,并打印训练集和验证集的准确率。
11. 返回训练好的模型。
通过这些步骤,代码实现了对人脸表情识别模型进行训练的过程,包括模型的构建、损失函数的定义、优化器的设置、训练循环的执行和模型参数的更新。