train_dataset = MyDataset(train_data) test_dataset = MyDataset(test_data) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) model = GoogleNet(num_classes=10) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() 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('Epoch {}, Test Accuracy: {} %'.format(epoch+1, 100 * correct / total))使用的软件包都有哪些

这段代码使用了以下软件包：

- PyTorch：用于深度学习模型的构建和训练。
- torch.utils.data：PyTorch中的数据加载实用程序，用于加载和处理数据集。
- torch.optim：PyTorch中的优化器，用于优化模型参数。
- torch.nn：PyTorch中的神经网络模块，用于定义和构建神经网络模型。
- nn.CrossEntropyLoss：PyTorch中的损失函数，用于计算分类问题的交叉熵损失。
- torch.max：PyTorch中的函数，用于计算张量中的最大值。
- DataLoader：PyTorch中的数据加载器，用于在训练和测试期间批量加载数据。

相关问题

train_dataset = MyDataset (x_train, y_train) train loader = Data.Dataloader (train dataset, batch size=16, shuffle=True)

这段代码是用来创建一个 PyTorch 数据加载器 DataLoader 的。DataLoader 是 PyTorch 中一个很方便的数据读取工具，可以帮助我们将数据按照指定的 batch size 和 shuffle 策略读入到模型中进行训练。

在这段代码中，先创建了一个自定义的数据集 MyDataset，然后将其传入 DataLoader 中。其中 x_train 是输入数据，y_train 是对应的标签数据。batch size=16 表示每次读入 16 个样本进行训练，shuffle=True 表示每个 epoch 都会随机打乱数据顺序，以增加模型训练的随机性和泛化性能。最终得到的 train loader 就是一个可以用于训练模型的数据加载器，可以用于迭代访问训练数据。

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

这是一个基于PyTorch框架的CNN模型的训练过程。代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。

在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的训练损失和训练精度中。

在测试过程中，首先将模型设置为评估模式，然后遍历测试数据集，对每个batch的数据进行前向传播和损失计算。在每个batch的测试结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的测试损失和测试精度中。

最后，将训练过程中的损失和精度以及测试过程中的损失和精度保存到相应的列表中，并打印出当前epoch的训练损失、训练精度、测试损失和测试精度。

整个训练过程会重复执行500个epoch，每个epoch都是一个完整的训练和测试过程。