pycharm用pytorch和transformers做cifar10图像分类任务训练和测试最后画出曲线图并保存模型

好的，我会尽我所能回答你的问题。

首先，你需要安装 PyTorch 和 Transformers 库。可以使用以下命令在终端或 Anaconda Prompt 中安装它们：

pip install torch
pip install transformers

接下来，你需要准备 CIFAR-10 数据集。可以使用 PyTorch 提供的 torchvision 库来下载和处理数据集。以下是一个示例代码片段：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 下载和加载 CIFAR-10 数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，你需要定义模型和损失函数。可以使用 PyTorch 提供的模块和函数来定义它们。以下是一个示例代码片段：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 定义卷积神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

然后，你需要编写训练和测试代码。以下是一个示例代码片段：

# 训练模型
for epoch in range(2):  # 多次循环数据集

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入数据
        inputs, labels = data

        # 清空梯度
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 统计损失值
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 批次打印一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        # 获取输入数据
        images, labels = data

        # 前向传播
        outputs = net(images)

        # 预测结果
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

        # 统计正确率
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

最后，你需要绘制训练曲线并保存模型。可以使用 Matplotlib 库来绘制曲线，使用 PyTorch 提供的 save 函数来保存模型。以下是一个示例代码片段：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练曲线
plt.plot(train_losses, label='Training loss')
plt.plot(test_losses, label='Validation loss')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

# 保存模型
PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

这就是使用 PyTorch 和 Transformers 库进行 CIFAR-10 图像分类任务训练和测试的基本流程。希望能对你有所帮助！