请问你能给我提供一段相应的训练代码与文字描述吗,包括optimizer, loss等等的完整训练过程。
时间: 2024-02-17 07:02:02 浏览: 27
当然,以下是一个完整的训练代码示例,包括optimizer, loss等等的完整训练过程:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# 定义自编码器模型
class AutoEncoder(nn.Module):
def __init__(self):
super(AutoEncoder, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 12),
nn.ReLU(),
nn.Linear(12, 2))
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(2, 12),
nn.ReLU(),
nn.Linear(12, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 784),
nn.Sigmoid())
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x)
return x
# 定义连接网络模型
class ConcatNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConcatNet, self).__init__()
self.autoencoder = AutoEncoder()
self.fc = nn.Linear(794, 10)
def forward(self, x):
compressed = self.autoencoder.encoder(x)
x = torch.cat([x, compressed], dim=1)
x = self.fc(x)
return x
# 加载数据集
batch_size = 64
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST('../data', train=True, download=True,
transform=transforms.ToTensor()),
batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 初始化模型和损失函数
model = ConcatNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# 将数据加载到GPU上(如果可用)
data = data.view(-1, 784).to('cuda')
target = target.to('cuda')
# 前向传播
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 每隔100个batch输出一次信息
if batch_idx % 100 == 0:
print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
```
在这个示例中,我们使用了PyTorch中的`torch.optim`模块定义了Adam优化器,并使用了交叉熵损失函数。我们也使用了GPU进行训练(如果可用)。
在训练过程中,我们遍历每个batch,并执行前向传播、计算损失、反向传播和优化。我们还每隔100个batch打印一次信息,以便跟踪训练的进度。
希望这可以帮助到你。