transformers做cifar10图像分类任务有loss曲线和准确率曲线并保存模型pytorch

好的，针对您的问题，您可以按照以下步骤来训练并保存模型，并生成 loss 曲线和准确率曲线：

1. 首先，您需要准备 CIFAR10 数据集，并将其加载到 PyTorch 中。您可以使用 torchvision 库来实现这一步骤。

2. 接着，您需要定义一个基于 Transformers 的模型。您可以使用 Hugging Face 提供的 Transformers 库来实现这一步骤。

3. 然后，您需要定义一个损失函数和优化器。损失函数可以选择交叉熵损失函数，优化器可以选择 Adam 优化器。

4. 接下来，开始训练模型。在每个 epoch 结束时，计算损失函数和准确率，并将它们记录下来。

5. 训练完成后，您可以将模型保存到本地。

6. 最后，您可以使用 matplotlib 库来生成 loss 曲线和准确率曲线。

下面是一些示例代码，供您参考：

import torch
import torchvision
from transformers import GPT2Model
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 CIFAR10 数据集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())

# 定义模型
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义训练函数
def train(model, dataloader, criterion, optimizer):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    
    for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
        inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    train_loss = running_loss / len(dataloader)
    train_acc = correct / total
    
    return train_loss, train_acc

# 定义测试函数
def test(model, dataloader, criterion):
    model.eval()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    
    with torch.no_grad():
        for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
            inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            
            running_loss += loss.item()
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    test_loss = running_loss / len(dataloader)
    test_acc = correct / total
    
    return test_loss, test_acc

# 训练模型
train_loss_list = []
train_acc_list = []
test_loss_list = []
test_acc_list = []

for epoch in range(10):
    train_loss, train_acc = train(model, DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True), criterion, optimizer)
    test_loss, test_acc = test(model, DataLoader(test_set, batch_size=64, shuffle=False), criterion)
    
    train_loss_list.append(train_loss)
    train_acc_list.append(train_acc)
    test_loss_list.append(test_loss)
    test_acc_list.append(test_acc)
    
    print('Epoch: {}, Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.4f}, Test Loss: {:.4f}, Test Acc: {:.4f}'.format(epoch+1, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

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

# 生成 loss 曲线和准确率曲线
plt.plot(train_loss_list, label='Train Loss')
plt.plot(test_loss_list, label='Test Loss')
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(train_acc_list, label='Train Acc')
plt.plot(test_acc_list, label='Test Acc')
plt.legend()
plt.show()

这样，您就可以使用 Transformers 模型来进行 CIFAR10 图像分类任务，并且生成 loss 曲线和准确率曲线，并保存模型了。希望这些代码对您有所帮助！