# 加载数据集 train_data = torch.randn(1000, 1, 28, 28) print(train_data) train_target = torch.randint(0, 10, (1000,)) print(train_target)

这段代码是用 PyTorch 加载一个大小为 1000 的随机数据集 train_data，其中每个数据都是一个 28x28 的张量。同时，还生成了一个大小为 1000 的随机标签集 train_target，其中每个标签都是 0-9 中的一个整数。这段代码可能是用于训练一个图像分类模型的数据准备阶段。

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, target): self.data = data self.target = target def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.target[index] return x, y def __len__(self): return len(self.data) # 定义一些超参数 batch_size = 32 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 加载数据集 train_data = torch.randn(1000, 1, 28, 28) print(train_data) train_target = torch.randint(0, 10, (1000,)) print(train_target) train_dataset = MyDataset(train_data, train_target) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 构建模型 model = ConvNet() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 10 == 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())) # 保存模型 # torch.save(model.state_dict(), 'convnet.pth')

这段代码是一个简单的卷积神经网络(ConvNet)在MNIST数据集上进行训练的代码。代码中定义了一个ConvNet类，它包含一个卷积层、ReLU激活函数、池化层和两个全连接层。同时，代码还定义了一个MyDataset类来加载数据集，以及一个DataLoader类来管理数据的批量处理。训练过程中使用了交叉熵损失函数和Adam优化器，将模型在数据集上训练了10个epochs。最后，代码还注释了一行保存模型的代码，可以将训练好的模型保存在本地。

def generate_output(args,epoch, model, gen_dataset, disp_uncertainty=True,startPoint=500, endPoint=3500): if args.save_fig: # Turn on evaluation mode which disables dropout. model.eval() hidden = model.init_hidden(1) outSeq = [] upperlim95 = [] lowerlim95 = [] with torch.no_grad(): for i in range(endPoint): if i>=startPoint: # if disp_uncertainty and epoch > 40: # outs = [] # model.train() # for i in range(20): # out_, hidden_ = model.forward(out+0.01*Variable(torch.randn(out.size())).cuda(),hidden,noise=True) # outs.append(out_) # model.eval() # outs = torch.cat(outs,dim=0) # out_mean = torch.mean(outs,dim=0) # [bsz * feature_dim] # out_std = torch.std(outs,dim=0) # [bsz * feature_dim] # upperlim95.append(out_mean + 2.58*out_std/np.sqrt(20)) # lowerlim95.append(out_mean - 2.58*out_std/np.sqrt(20)) out, hidden = model.forward(out, hidden) #print(out_mean,out) else: out, hidden = model.forward(gen_dataset[i].unsqueeze(0), hidden) outSeq.append(out.data.cpu()[0][0].unsqueeze(0)) outSeq = torch.cat(outSeq,dim=0) # [seqLength * feature_dim] target= preprocess_data.reconstruct(gen_dataset.cpu(), TimeseriesData.mean, TimeseriesData.std) outSeq = preprocess_data.reconstruct(outSeq, TimeseriesData.mean, TimeseriesData.std)

这是一个用于生成模型输出的函数，参数包括 args（包含一些配置信息）、epoch（当前训练轮数）、model（模型）、gen_dataset（用于生成模型输出的数据集）、disp_uncertainty（是否显示不确定性）、startPoint（生成模型输出的起始位置）和 endPoint（生成模型输出的结束位置）。

如果 args 中的 save_fig 参数为 True，则将模型置于评估模式，禁用 dropout。然后定义隐藏状态 hidden，并初始化 outSeq、upperlim95 和 lowerlim95 为空列表。

接下来，循环 endPoint 次，其中 i 从 0 到 endPoint-1，每次循环都会进行如下操作：

- 如果 i 大于等于 startPoint，则调用 model.forward() 函数，将上一次的输出 out 和隐藏状态 hidden 作为输入，并获取当前模型的输出 out 和隐藏状态 hidden。如果 disp_uncertainty 为 True 且 epoch 大于 40，则进行不确定性估计，并将结果存储到 upperlim95 和 lowerlim95 中。
- 如果 i 小于 startPoint，则调用 model.forward() 函数，将 gen_dataset[i] 作为输入，并获取当前模型的输出 out 和隐藏状态 hidden。
- 将 out.data.cpu()[0][0].unsqueeze(0)（即输出的第一个元素）添加到 outSeq 列表中。

循环结束后，将 outSeq 拼接成一个张量，然后使用 preprocess_data.reconstruct() 函数将 gen_dataset 和 outSeq 进行反归一化处理，得到原始数据的预测值和模型输出。最后将 outSeq 返回。