Pytorch中怎么使用vis.line 来画train_loss train_acc test_acc 这三条线在同一个图中 并给出一个在深度学习中以网络为resnet50 、数据集为cifar10、把输出的模型保存、输出的数据保存到csv文件中、把代码模块化的实战代码

时间: 2024-05-08 13:16:00 浏览: 96
首先,我们需要安装visdom库,可以使用以下命令: ```python !pip install visdom ``` 接下来,需要在代码中引入相关库和模块: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms import visdom import csv ``` 然后,定义一个函数来加载数据集: ```python def load_dataset(): transform_train = transforms.Compose( [transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) transform_test = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2) classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') return trainloader, testloader ``` 接下来,定义一个函数来构建ResNet50网络: ```python class ResNet50(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = torchvision.models.resnet50(pretrained=False) num_ftrs = self.resnet50.fc.in_features self.resnet50.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) def forward(self, x): x = self.resnet50(x) return x ``` 然后,定义一个函数来训练模型: ```python def train(model, trainloader, criterion, optimizer, epoch, device, vis): model.train() train_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(trainloader): inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() if batch_idx % 10 == 0: vis.line(X=torch.Tensor([epoch+batch_idx/len(trainloader)]), Y=torch.Tensor([train_loss/len(trainloader)]), win='train_loss', update='append', name='train_loss') vis.line(X=torch.Tensor([epoch+batch_idx/len(trainloader)]), Y=torch.Tensor([100.*correct/total]), win='train_acc', update='append', name='train_acc') print('Train Epoch: {} Loss: {:.6f} Acc: {:.6f}'.format( epoch, train_loss/len(trainloader), 100.*correct/total)) ``` 接下来,定义一个函数来测试模型: ```python def test(model, testloader, criterion, epoch, device, vis): model.eval() test_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(testloader): inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) test_loss += loss.item() _, predicted = outputs.max(1) total += targets.size(0) correct += predicted.eq(targets).sum().item() if batch_idx % 10 == 0: vis.line(X=torch.Tensor([epoch+batch_idx/len(testloader)]), Y=torch.Tensor([100.*correct/total]), win='test_acc', update='append', name='test_acc') print('Test Epoch: {} Loss: {:.6f} Acc: {:.6f}'.format( epoch, test_loss/len(testloader), 100.*correct/total)) ``` 接下来,定义主函数来调用以上函数: ```python def main(): vis = visdom.Visdom() device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") trainloader, testloader = load_dataset() model = ResNet50().to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) for epoch in range(100): train(model, trainloader, criterion, optimizer, epoch, device, vis) test(model, testloader, criterion, epoch, device, vis) torch.save(model.state_dict(), 'resnet50_cifar10.pth') with open('output.csv', mode='w') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['epoch', 'train_loss', 'train_acc', 'test_acc']) for epoch in range(100): train_loss = vis.line(Y=torch.Tensor([0]), win='train_loss', name='train_loss', update='none') train_acc = vis.line(Y=torch.Tensor([0]), win='train_acc', name='train_acc', update='none') test_acc = vis.line(Y=torch.Tensor([0]), win='test_acc', name='test_acc', update='none') writer.writerow([epoch+1, train_loss['Y'][-1], train_acc['Y'][-1], test_acc['Y'][-1]]) ``` 最后,运行主函数即可进行训练、测试、模型保存和输出数据到csv文件的操作: ```python if __name__ == '__main__': main() ``` 完整代码如下:

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def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

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