pytorch怎么使用定义好的主函数
时间: 2024-05-16 10:15:01 浏览: 8
使用 PyTorch 定义好的主函数,需要按照以下步骤进行:
1. 安装 PyTorch 库,并在代码中导入该库。
2. 编写主函数,包括模型定义、数据加载、优化器选择、损失函数定义等。
3. 定义训练循环和测试循环,包括前向传播、反向传播、参数更新等。
4. 在训练循环和测试循环中调用定义好的主函数,传入相应的参数,进行模型训练和测试。
以下是一个简单的使用 PyTorch 定义好的主函数的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
# 定义主函数
def main(model, optimizer, criterion, train_loader, val_loader, epochs):
for epoch in range(epochs):
# 训练循环
model.train()
for inputs, targets in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
# 测试循环
model.eval()
with torch.no_grad():
correct = 0
total = 0
for inputs, targets in val_loader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += targets.size(0)
correct += (predicted == targets).sum().item()
accuracy = 100 * correct / total
print('Epoch: {}, Loss: {:.4f}, Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch+1, loss.item(), accuracy))
# 数据加载
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
# 模型、优化器、损失函数定义
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 调用主函数进行训练和测试
main(model, optimizer, criterion, train_loader, val_loader, epochs=10)
```
在上面的代码中,我们定义了一个简单的模型 `MyModel`,并在 `main` 函数中实现了训练和测试循环。最后,我们通过调用 `main` 函数来进行模型的训练和测试。
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