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。

相关问题

import torch print(torch.cuda.is_available())怎么改GPU

如果你的电脑有多个GPU，你可以使用以下代码来指定使用哪一个GPU：

import torch

device = torch.device("cuda:0")  # 指定使用 cuda 设备，编号为 0
print(torch.cuda.is_available())

# 在模型中指定使用 device
model.to(device)

# 在数据上指定使用 device
data = data.to(device)

其中，`cuda:0` 表示使用第一个GPU，如果有多个GPU，可以使用 `cuda:1`、`cuda:2` 等来指定使用其他的GPU。

如果你只有一个GPU，可以使用以下代码来设置 GPU：

import os

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  # 指定使用 cuda 设备，编号为 0
print(torch.cuda.is_available())

# 在模型中指定使用默认的 cuda 设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 在数据上指定使用默认的 cuda 设备
data = data.to(device)

其中，`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量可以用来指定使用哪一个GPU，编号为 0 表示使用第一个GPU。如果你的电脑有多个GPU，可以使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1` 来指定使用多个GPU。

import torch没报错torch.cuda.is_available()输出false

当你在Python中使用`import torch`语句时，如果没有报错，说明你已经成功导入了PyTorch库。然而，当你运行`torch.cuda.is_available()`时，输出为`False`表示你的计算机上没有可用的CUDA设备。

PyTorch是一个用于深度学习的开源框架，它提供了许多用于构建和训练神经网络的功能。其中一个重要的功能是利用CUDA加速计算，通过使用GPU来加速深度学习模型的训练和推理过程。

`torch.cuda.is_available()`函数用于检查当前计算机是否有可用的CUDA设备。如果输出为`True`，则表示你的计算机上有可用的CUDA设备；如果输出为`False`，则表示你的计算机上没有可用的CUDA设备。

可能的原因是：
1. 你的计算机上没有安装NVIDIA显卡驱动程序或CUDA工具包。在使用CUDA加速之前，你需要确保正确安装了与你的显卡型号相匹配的NVIDIA显卡驱动程序和CUDA工具包。
2. 你的计算机上没有可用的NVIDIA显卡。CUDA只能在支持NVIDIA GPU的计算机上使用。
3. 你的PyTorch版本不支持CUDA。请确保你安装了与你的PyTorch版本相匹配的CUDA版本。