请继续上述代码编写
时间: 2024-02-25 22:59:45 浏览: 25
好的,接下来我们需要为模型设置优化器和损失函数。我们将使用Adam优化器和交叉熵损失函数。
```python
import torch.optim as optim
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
```
接下来,我们可以开始训练模型了。我们将使用一个简单的for循环来遍历我们的训练数据集,并在每个epoch结束时评估模型的性能。在每个epoch中,我们将计算损失和准确度,并使用反向传播更新模型权重。
```python
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
for inputs, labels in train_loader:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计损失和准确度
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
# 计算每个epoch的损失和准确度
epoch_loss = running_loss / len(train_dataset)
epoch_acc = running_corrects.double() / len(train_dataset)
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Acc: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, epoch_loss, epoch_acc))
```
最后,我们可以使用测试集对模型进行评估。评估方法与训练时类似,但是我们不需要进行反向传播和优化。
```python
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
for inputs, labels in test_loader:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
# 前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 统计损失和准确度
running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
# 计算测试集的损失和准确度
test_loss = running_loss / len(test_dataset)
test_acc = running_corrects.double() / len(test_dataset)
print('Test Loss: {:.4f}, Test Acc: {:.4f}'.format(test_loss, test_acc))
```
这样我们就完成了一个简单的图像分类器的训练和测试过程。当然,还有很多可以改进的地方,比如使用更复杂的卷积神经网络模型、调整超参数等等。但是这个例子可以帮助我们理解深度学习的基本流程和步骤。