def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这段代码主要是用于检测当前计算机是否支持使用GPU进行计算，如果支持则使用GPU进行计算，否则使用CPU进行计算。首先会检测是否有可用的GPU，若有则将device设置为"cuda:0"，其中0表示使用第一个可用的GPU。如果没有可用的GPU，则将device设置为"cpu"。这样可以保证代码能够在不同的计算机上运行，并且能够最大程度地利用计算资源。

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData)

这是一个使用 LSTM 模型进行训练和预测的代码。它使用PyTorch库实现了一个LSTM类，其中包含了LSTM模型的定义、前向传播、损失函数和优化器的设置，以及训练和预测的方法。

在代码中，LSTM模型接受输入数据的维度、隐藏层维度、层数和批次大小作为参数进行初始化。在前向传播中，它使用LSTM层和全连接层对输入数据进行处理，并返回预测结果。

模型可以通过SetCriterion方法设置损失函数，通过SetOptimizer方法设置优化器。使用SetLstmTrainData方法将训练数据和标签数据传入模型，并通过TrainLstmModule方法进行模型训练。

GetLstmModuleTrainRst方法用于获取模型在验证数据上的预测结果。

在主函数中，定义了输入数据的维度、时间步长、隐藏层维度、层数、训练批次大小、训练轮数、学习率和统计周期等参数。然后创建了一个LSTM模型对象，并设置了损失函数和优化器。接着生成了随机的输入数据和标签数据，并调用SetLstmTrainData方法将其传入模型。最后调用TrainLstmModule方法进行模型训练，并保存模型参数到文件中。

如果你有任何问题，请随时问我。

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说，代码主要分为以下几个部分：

1. 导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。

2. 定义了一些训练和测试时需要用到的参数，如训练集和验证集的路径、模型保存的文件夹、训练时的批大小、训练的轮数等。

3. 在 main() 函数中，首先创建了一个用于保存模型的文件夹，然后调用了 load_data 模块中的 load_images() 函数加载训练集和验证集的数据。

4. 接着定义了一个 UNet 网络，并使用 network 模块中的 init() 函数对模型进行初始化。

5. 然后调用 train 模块中的 train_model() 函数对模型进行训练，并将训练好的模型保存在指定的文件夹中。

6. 最后调用 test 模块中的 evaluate() 函数对训练好的模型进行测试。

需要注意的是，代码中的 UNet 网络是针对单通道的输入图像，输出也是单通道的。如果需要处理多通道图像，需要修改网络的输入和输出通道数。此外，代码还可以进一步优化，比如增加数据增强等技巧，以提高模型的性能。