pytorch训练GoogleNet

要使用PyTorch训练GoogleNet，可以按照以下步骤操作：

1. 准备数据集：首先需要准备图片数据集，可以使用PyTorch提供的torchvision.datasets.ImageFolder类加载数据集。

2. 定义模型：使用PyTorch定义GoogleNet模型，可以参考PyTorch官方提供的实现或者自己实现。

3. 定义损失函数：根据任务需要选择适当的损失函数，比如交叉熵损失函数。

4. 定义优化器：选择适当的优化器进行模型参数的优化，比如SGD或Adam。

5. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，可以使用PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader类进行数据加载，使用torch.optim提供的优化器对模型进行优化，使用torch.nn提供的损失函数计算损失。

6. 评估模型：使用测试集对模型进行评估，可以使用PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader类进行数据加载，使用torch.nn提供的损失函数计算损失和准确率等指标。

7. 保存模型：在训练完成后，可以使用torch.save函数将训练好的模型保存到文件中，以备后续使用。

下面是一个简单的示例代码，可以帮助你更好地理解训练GoogleNet的过程：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.models import googlenet

# 定义超参数
batch_size = 64
num_epochs = 10
learning_rate = 0.01
momentum = 0.9

# 准备数据集
train_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/train/dataset', transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = datasets.ImageFolder('path/to/test/dataset', transform=transforms.ToTensor())

# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义模型
model = googlenet(pretrained=False, num_classes=10)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
  for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
    # 前向传播
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (i+1) % 100 == 0:
      print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
            .format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 评估模型
with torch.no_grad():
  correct = 0
  total = 0
  for images, labels in test_loader:
    outputs = model(images)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted == labels).sum().item()

  print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'googlenet.pth')

注意，上述代码中的路径需要替换为实际的数据集路径。另外，在定义模型时，我们使用了PyTorch提供的预训练的GoogleNet模型，并将输出层的类别数设为10，因为我们的数据集有10个类别。如果你要训练的是其他类型的数据集，需要相应地修改输出层的类别数。