for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in tqdm(enumerate(fashion_trainloader), total=len(fashion_trainloader)): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = pretrained_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(fashion_trainloader)))
时间: 2024-03-14 10:48:51 浏览: 21
这段代码是一个简单的 PyTorch 训练循环,用于训练一个预训练的模型,其中:
- 首先,外层的 for 循环会遍历训练数据集中的所有数据,这里的训练数据集是 fashion_trainloader。
- 然后,在内层的 for 循环中,我们使用 optimizer.zero_grad() 来清空梯度,然后将输入数据 inputs 喂给预训练的模型 pretrained_model,得到输出 outputs。
- 接着,我们计算输出和标签之间的损失,使用 criterion(outputs, labels) 函数来实现。然后,我们调用 loss.backward() 来计算梯度,这里的梯度是针对模型的所有参数的。
- 最后,我们使用 optimizer.step() 来更新模型的参数,以便最小化损失。
在每个 epoch 结束时,我们会打印出当前 epoch 的平均损失。这个训练循环的目的是训练一个预训练的模型,以便我们可以在后续的任务中使用该模型来进行预测。
相关问题
for epoch in range(8): # train net.train() running_loss = 0.0
这段代码用于训练模型,训练过程中将会遍历所有的训练数据,每遍历一次称为一个epoch。
首先,我们使用for循环遍历8个epoch,即对训练数据进行8次完整的遍历。在每个epoch中,我们需要将模型设置为训练模式,即net.train(),以便启用训练时特有的模块,如Dropout、BatchNorm等。
接着,我们将running_loss初始化为0.0,用于累计当前epoch中所有mini-batch的损失函数值之和。在每个mini-batch中,我们将输入数据和标签数据传入模型,计算模型输出和损失函数值,然后通过反向传播更新模型参数。
在训练过程中,我们可以计算每个mini-batch的损失函数值,并累加到running_loss中,以便后续计算平均损失。
for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(train_loader)))分开写
好的,下面是将上述代码拆分成更详细的步骤:
```python
# 定义训练循环
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
# 循环遍历训练数据集
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
outputs = model(inputs)
# 计算损失
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 累计损失
running_loss += loss.item()
# 计算平均损失并输出
average_loss = running_loss / len(train_loader)
print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, average_loss))
```
在这个代码中,我们首先定义了一个训练循环,它将循环遍历训练数据集,每个 epoch 迭代一次。在每个 epoch 中,我们使用 `enumerate()` 函数迭代遍历 `train_loader` 中的数据,其中 `inputs` 表示输入数据,`labels` 表示标签数据。
接下来,我们使用优化器 `optimizer` 的 `zero_grad()` 方法将梯度清零,以防止梯度累积。然后,我们使用模型 `model` 执行前向传播,并计算损失 `loss`。然后,我们使用 `backward()` 方法执行反向传播,计算梯度。最后,我们使用 `step()` 方法更新参数,以最小化损失。
在完成所有数据的训练之后,我们计算平均损失并输出。在这个例子中,我们使用了 `%` 运算符来格式化输出字符串,其中 `%d` 表示整数,`%.3f` 表示保留三位小数的浮点数。
希望这个示例能够帮助您更好地理解代码的执行过程。