def train(epoch, tloaders, tasks, net, args, optimizer, list_criterion=None): print('\nEpoch: %d' % epoch) # print('...................',tasks) net.train() batch_time = AverageMeter() data_time = AverageMeter() losses = [AverageMeter() for i in tasks] top1 = [AverageMeter() for i in tasks] end = time.time() loaders = [tloaders[i] for i in tasks] min_len_loader = np.min([len(i) for i in loaders]) train_iter = [iter(i) for i in loaders] for batch_idx in range(min_len_loader*len(tasks)): config_task.first_batch = (batch_idx == 0) # Round robin process of the tasks 任务的轮循进程 current_task_index = batch_idx % len(tasks) inputs, targets = (train_iter[current_task_index]).next() config_task.task = tasks[current_task_index] # measure data loading time data_time.update(time.time() - end) if args.use_cuda: inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda() optimizer.zero_grad() inputs, targets = Variable(inputs), Variable(targets) outputs = net(inputs) # net_graph = make_dot(outputs) # net_graph.render(filename='net.dot') loss = args.criterion(outputs, targets) # measure accuracy and record loss (losses[current_task_index]).update(loss.data, targets.size(0)) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = predicted.eq(targets.data).cpu().sum() correct = correct.numpy() (top1[current_task_index]).update(correct*100./targets.size(0), targets.size(0)) # apply gradients loss.backward() optimizer.step() # measure elapsed time测量运行时间 batch_time.update(time.time() - end) end = time.time() if batch_idx % 5 == 0: print('Epoch: [{0}][{1}/{2}]\t' 'Time {batch_time.val:.3f} ({batch_time.avg:.3f})\t' 'Data {data_time.val:.3f} ({data_time.avg:.3f})\t'.format( epoch, batch_idx, min_len_loader*len(tasks), batch_time=batch_time, data_time=data_time)) for i in range(len(tasks)): print('Task {0} : Loss {loss.val:.4f} ({loss.avg:.4f})\t' 'Acc {top1.val:.3f} ({top1.avg:.3f})'.format(tasks[i], loss=losses[i], top1=top1[i])) return [top1[i].avg for i in range(len(tasks))], [losses[i].avg for i in range(len(tasks))]

这段代码是用来训练一个神经网络模型的。它接受以下参数：

- epoch：训练的轮数
- tloaders：一个包含训练数据的列表，每个元素对应一个任务的数据加载器
- tasks：一个包含任务标签的列表
- net：神经网络模型
- args：其他训练参数
- optimizer：优化器
- list_criterion：损失函数列表（可选）

在训练过程中，代码会进行以下操作：

1. 将模型设置为训练模式。
2. 初始化一些测量指标，如平均损失、准确率和批处理时间。
3. 循环遍历每个任务的数据加载器，并从中获取输入和目标。
4. 将输入和目标转换为张量，并在需要时将其移动到GPU上。
5. 清零优化器的梯度。
6. 将输入传递给模型，并获得输出。
7. 计算损失，并更新测量指标。
8. 计算准确率并记录。
9. 反向传播并更新模型参数。
10. 更新批处理时间和结束时间。
11. 每隔一定的批次，输出当前轮数、批次数、批处理时间、数据加载时间以及每个任务的损失和准确率。

最后，函数返回每个任务的平均准确率和平均损失。

请注意，这段代码中的一些变量和函数可能是自定义的，你可能需要将其替换为适合你的代码的变量和函数。

相关问题

if epoch % args.print_epoch == 0: test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')

可以将上述代码与之前提到的打印训练集准确率以及记录最高训练集准确率的代码合并，形成完整的训练代码如下：

max_accuracy = 0.0
max_train_accuracy = 0.0
for epoch in range(args.num_epochs):
    # Train the model
    train(train_loader, model, criterion, optimizer, device)
    
    # Evaluate on the training set
    train_stats = evaluate(data_loader_train, model, device)
    print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_train)} training images: {train_stats['acc1']:.1f}%")
    if train_stats["acc1"] > max_train_accuracy:
        max_train_accuracy = train_stats["acc1"]
    print(f'Max training accuracy: {max_train_accuracy:.2f}%')
    
    # Evaluate on the validation set
    if epoch % args.print_epoch == 0:
        test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device)
        print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%")
        max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"])
        print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')

这样，每次训练过程中都会输出模型在训练集和验证集上的准确率，并记录最高训练集准确率和最高验证集准确率。

epoch_size = len(train_loader) if args.epoch_size == 0 else min(len(train_loader), args.epoch_size)

这段代码的功能是确定每个训练周期(epoch)的大小。首先，它检查`args.epoch_size`的值是否为0，如果是0，则将`epoch_size`设为`train_loader`的长度（即训练数据集的批次数）。如果`args.epoch_size`不为0，则将`epoch_size`设为`train_loader`的长度和`args.epoch_size`中较小的值。这样做是为了确保训练周期的大小不超过指定的最大值，同时避免在数据集较小的情况下浪费训练时间。