# 创建文件夹 sample_dir = 'AutoEncoder' if not os.path.exists(sample_dir): os.makedirs(sample_dir) model = AutoEncoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= learning_rate, weight_decay=1e-5) Train_Loss = [] # 训练编码-解码的性能，损失即与原图像求均方误差 for epoch in range(num_epochs): model.train() for img, _ in dataloader: img = Variable(img).to(device) output = model(img) loss = criterion(output, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Train_Loss.append(loss.item()) #如果是标量则直接用.item()提取出来，存放的位置在CPU print('epoch [{}/{}], loss:{:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) save_image(output, os.path.join(sample_dir, 'sampled-{}.png'.format(epoch+1))) torch.save(model.state_dict(), './conv_autoencoder.pth')

这段代码实现了一个自编码器的训练，具体可以分为以下几个步骤：

1.创建一个名为 AutoEncoder 的类，该类继承自 nn.Module，其中定义了编码器和解码器部分的网络结构。

2.定义损失函数为均方误差（MSE）损失。

3.定义优化器为 Adam 优化器，学习率为 learning_rate，L2 正则化系数为 1e-5。

4.定义一个空列表 Train_Loss，用于存储每个 epoch 的训练损失。

5.开始进行训练，循环 num_epochs 次。

6.将模型设为训练模式，即 model.train()。

7.从数据加载器 dataloader 中加载一个批次的图像数据 img。

8.将图像数据 img 转为 PyTorch 变量并放到 GPU 上。

9.将图像输入自编码器模型，得到输出 output。

10.计算输出 output 和原始图像 img 之间的 MSE 损失，并将梯度清零。

11.反向传播计算梯度并更新模型参数。

12.将本次训练的损失 loss 存储到 Train_Loss 列表中。

13.每个 epoch 完成后，输出本次训练的 epoch 数、总 epoch 数、训练损失 loss。

14.将输出的图像保存到样本目录 sample_dir 中。

15.将训练好的模型参数保存到 conv_autoencoder.pth 文件中。

总体来说，这段代码实现了一个自编码器的训练过程，其中的关键步骤包括定义模型、损失函数和优化器，以及训练过程中的前向传播、反向传播和参数更新。