12.1 CIFAR 10 model 网络模型
① 下面用 CIFAR 10 model网络来完成分类问题，网络模型如下图所示。
12.2 DataLoader加载数据集
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data_size, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data_size, batch_size=64)结果：
Files already downloaded and verified Files already downloaded and verified 训练数据集的长度：50000 测试数据集的长度：10000
12.3 测试网络正确
import torch
from torch import nn
# 搭建神经网络
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
if __name__ == '__main__':
tudui = Tudui()
input = torch.ones((64,3,32,32))
output = tudui(input)
print(output.shape) # 测试输出的尺寸是不是我们想要的结果：
torch.Size([64, 10])
12.4 网络训练数据
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
#print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss)) # 方式一：获得loss值
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值Files already downloaded and verified Files already downloaded and verified 训练数据集的长度：50000 测试数据集的长度：10000 -----第 1 轮训练开始----- 训练次数：1，Loss：2.3299059867858887 训练次数：2，Loss：2.3018362522125244 训练次数：3，Loss：2.2983856201171875 训练次数：4，Loss：2.310598611831665 训练次数：5，Loss：2.302191972732544 训练次数：6，Loss：2.303790807723999 训练次数：7，Loss：2.2937326431274414 训练次数：8，Loss：2.285353899002075 训练次数：9，Loss：2.3008460998535156 训练次数：10，Loss：2.287691116333008 训练次数：11，Loss：2.3104374408721924 训练次数：12，Loss：2.2906105518341064 训练次数：13，Loss：2.3315541744232178 训练次数：14，Loss：2.315488815307617 训练次数：15，Loss：2.30043888092041 训练次数：16，Loss：2.3099758625030518 训练次数：17，Loss：2.318608522415161 训练次数：18，Loss：2.312786340713501 训练次数：19，Loss：2.305506944656372 训练次数：20，Loss：2.286158323287964 训练次数：21，Loss：2.2990760803222656 训练次数：22，Loss：2.292771577835083 训练次数：23，Loss：2.29740047454834 训练次数：24，Loss：2.3178415298461914 训练次数：25，Loss：2.305537700653076 训练次数：26，Loss：2.3083934783935547 训练次数：27，Loss：2.296882390975952 训练次数：28，Loss：2.3064374923706055 训练次数：29，Loss：2.3164706230163574 训练次数：30，Loss：2.29710054397583 训练次数：31，Loss：2.3098485469818115 训练次数：32，Loss：2.2966601848602295 训练次数：33，Loss：2.3126823902130127 训练次数：34，Loss：2.31775164604187 训练次数：35，Loss：2.3058218955993652 训练次数：36，Loss：2.2940220832824707 训练次数：37，Loss：2.3078866004943848 训练次数：38，Loss：2.3062171936035156 训练次数：39，Loss：2.2826128005981445 训练次数：40，Loss：2.322798490524292 训练次数：41，Loss：2.302129030227661 训练次数：42，Loss：2.293274402618408 训练次数：43，Loss：2.3074376583099365 训练次数：44，Loss：2.306595802307129 训练次数：45，Loss：2.308440923690796 训练次数：46，Loss：2.3024537563323975 训练次数：47，Loss：2.309048652648926 训练次数：48，Loss：2.3002734184265137 训练次数：49，Loss：2.310145378112793 训练次数：50，Loss：2.3005669116973877 训练次数：51，Loss：2.306333541870117 训练次数：52，Loss：2.3010079860687256 训练次数：53，Loss：2.3016834259033203 训练次数：54，Loss：2.3054633140563965 训练次数：55，Loss：2.310889959335327 训练次数：56，Loss：2.304459810256958 训练次数：57，Loss：2.29695725440979 训练次数：58，Loss：2.306687355041504 训练次数：59，Loss：2.299586296081543 训练次数：60，Loss：2.310194253921509 训练次数：61，Loss：2.2999770641326904 训练次数：62，Loss：2.2912421226501465 训练次数：63，Loss：2.3000648021698 训练次数：64，Loss：2.3029651641845703 训练次数：65，Loss：2.3187732696533203 训练次数：66，Loss：2.302055597305298 训练次数：67，Loss：2.2804009914398193 训练次数：68，Loss：2.2958924770355225 训练次数：69，Loss：2.304973840713501 训练次数：70，Loss：2.312486410140991 训练次数：71，Loss：2.304438829421997 训练次数：72，Loss：2.2946014404296875 训练次数：73，Loss：2.303915500640869 训练次数：74，Loss：2.2963624000549316 训练次数：75，Loss：2.298151969909668 训练次数：76，Loss：2.2912936210632324 训练次数：77，Loss：2.294659376144409 训练次数：78，Loss：2.2953453063964844 训练次数：79，Loss：2.303128242492676 训练次数：80，Loss：2.3078455924987793 训练次数：81，Loss：2.3128483295440674 训练次数：82，Loss：2.3094112873077393 训练次数：83，Loss：2.288151502609253 训练次数：84，Loss：2.2850561141967773 训练次数：85，Loss：2.307574987411499 训练次数：86，Loss：2.2935259342193604 训练次数：87，Loss：2.3055336475372314 训练次数：88，Loss：2.30717396736145 训练次数：89，Loss：2.293139934539795 训练次数：90，Loss：2.3036820888519287 训练次数：91，Loss：2.2836358547210693 训练次数：92，Loss：2.3046040534973145 训练次数：93，Loss：2.2929799556732178 训练次数：94，Loss：2.2807157039642334 训练次数：95，Loss：2.3127975463867188 训练次数：96，Loss：2.2958579063415527 训练次数：97，Loss：2.298449993133545 训练次数：98，Loss：2.304929256439209 训练次数：99，Loss：2.3062713146209717 训练次数：100，Loss：2.300260066986084 训练次数：101，Loss：2.3093199729919434 训练次数：102，Loss：2.309932231903076 训练次数：103，Loss：2.3089828491210938 训练次数：104，Loss：2.3065028190612793 训练次数：105，Loss：2.3011741638183594 训练次数：106，Loss：2.309077501296997 训练次数：107，Loss：2.295560598373413 训练次数：108，Loss：2.3017048835754395 训练次数：109，Loss：2.3060178756713867 训练次数：110，Loss：2.2938525676727295 训练次数：111，Loss：2.2979543209075928 训练次数：112，Loss：2.309142827987671 训练次数：113，Loss：2.303762912750244 训练次数：114，Loss：2.3010220527648926 训练次数：115，Loss：2.305438756942749 训练次数：116，Loss：2.2952020168304443 训练次数：117，Loss：2.3026654720306396 训练次数：118，Loss：2.294158458709717 训练次数：119，Loss：2.2932770252227783 训练次数：120，Loss：2.2954463958740234 训练次数：121，Loss：2.3004543781280518 训练次数：122，Loss：2.3035435676574707 训练次数：123，Loss：2.2995617389678955 训练次数：124，Loss：2.30790376663208 训练次数：125，Loss：2.2892143726348877 训练次数：126，Loss：2.302595615386963 训练次数：127，Loss：2.2902259826660156 训练次数：128，Loss：2.311476469039917 训练次数：129，Loss：2.2997777462005615 训练次数：130，Loss：2.294060230255127 训练次数：131，Loss：2.304283618927002 训练次数：132，Loss：2.290736198425293 训练次数：133，Loss：2.2980568408966064 训练次数：134，Loss：2.281264543533325 训练次数：135，Loss：2.2954182624816895 训练次数：136，Loss：2.2809276580810547 训练次数：137，Loss：2.2986412048339844 训练次数：138，Loss：2.3010497093200684 训练次数：139，Loss：2.2926042079925537 训练次数：140，Loss：2.2879669666290283 训练次数：141，Loss：2.300187110900879 训练次数：142，Loss：2.2904293537139893 训练次数：143，Loss：2.3037686347961426 训练次数：144，Loss：2.3058440685272217 训练次数：145，Loss：2.2944135665893555 训练次数：146，Loss：2.3070576190948486 训练次数：147，Loss：2.298339366912842 训练次数：148，Loss：2.2864749431610107 训练次数：149，Loss：2.2897090911865234 训练次数：150，Loss：2.3060977458953857 训练次数：151，Loss：2.294865369796753 训练次数：152，Loss：2.280426263809204 训练次数：153，Loss：2.3068554401397705 训练次数：154，Loss：2.2978501319885254 训练次数：155，Loss：2.2984933853149414 训练次数：156，Loss：2.301605463027954 训练次数：157，Loss：2.2950265407562256 训练次数：158，Loss：2.2884750366210938 训练次数：159，Loss：2.282492160797119 训练次数：160，Loss：2.3050732612609863 训练次数：161，Loss：2.2776525020599365 训练次数：162，Loss：2.2752368450164795 训练次数：163，Loss：2.3032288551330566 训练次数：164，Loss：2.2997372150421143 训练次数：165，Loss：2.294461965560913 训练次数：166，Loss：2.292156934738159 训练次数：167，Loss：2.276153326034546 训练次数：168，Loss：2.301332950592041 训练次数：169，Loss：2.2868752479553223 训练次数：170，Loss：2.2892491817474365 训练次数：171，Loss：2.298704147338867 训练次数：172，Loss：2.285155773162842 训练次数：173，Loss：2.283578395843506 训练次数：174，Loss：2.303832769393921 训练次数：175，Loss：2.3059041500091553 训练次数：176，Loss：2.286128044128418 训练次数：177，Loss：2.289067029953003 训练次数：178，Loss：2.3150224685668945 训练次数：179，Loss：2.3067777156829834 训练次数：180，Loss：2.2994213104248047 训练次数：181，Loss：2.2919492721557617 训练次数：182，Loss：2.2958824634552 训练次数：183，Loss：2.2874956130981445 训练次数：184，Loss：2.3123106956481934 训练次数：185，Loss：2.298128366470337 训练次数：186，Loss：2.2990314960479736 训练次数：187，Loss：2.2910873889923096 训练次数：188，Loss：2.2910773754119873 训练次数：189，Loss：2.2959139347076416 训练次数：190，Loss：2.2944557666778564 训练次数：191，Loss：2.287872314453125 训练次数：192，Loss：2.273454189300537 训练次数：193，Loss：2.3019275665283203 训练次数：194，Loss：2.2898852825164795 训练次数：195，Loss：2.279698610305786 训练次数：196，Loss：2.2820968627929688 训练次数：197，Loss：2.3040127754211426 训练次数：198，Loss：2.2944400310516357 训练次数：199，Loss：2.306603193283081 训练次数：200，Loss：2.286862850189209 训练次数：201，Loss：2.281859874725342 训练次数：202，Loss：2.2750532627105713 训练次数：203，Loss：2.295332670211792 训练次数：204，Loss：2.2791826725006104 训练次数：205，Loss：2.281740427017212 训练次数：206，Loss：2.299114227294922 训练次数：207，Loss：2.2929558753967285 训练次数：208，Loss：2.297963857650757 训练次数：209，Loss：2.283318281173706 训练次数：210，Loss：2.2953009605407715 训练次数：211，Loss：2.2872984409332275 训练次数：212，Loss：2.2892117500305176 训练次数：213，Loss：2.2686092853546143 训练次数：214，Loss：2.2977147102355957 训练次数：215，Loss：2.2763607501983643 训练次数：216，Loss：2.3112378120422363 训练次数：217，Loss：2.2815334796905518 训练次数：218，Loss：2.2990846633911133 训练次数：219，Loss：2.2964279651641846 训练次数：220，Loss：2.2899692058563232 训练次数：221，Loss：2.3048977851867676 训练次数：222，Loss：2.2921648025512695 训练次数：223，Loss：2.30191969871521 训练次数：224，Loss：2.2882003784179688 训练次数：225，Loss：2.296495199203491 训练次数：226，Loss：2.2919490337371826 训练次数：227，Loss：2.2877871990203857 训练次数：228，Loss：2.2829678058624268 训练次数：229，Loss：2.2889556884765625 训练次数：230，Loss：2.29695200920105 训练次数：231，Loss：2.2876715660095215 训练次数：232，Loss：2.2931864261627197 训练次数：233，Loss：2.27797794342041 训练次数：234，Loss：2.3041343688964844 训练次数：235，Loss：2.290201187133789 训练次数：236，Loss：2.2934536933898926 训练次数：237，Loss：2.301241636276245 训练次数：238，Loss：2.3050951957702637 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训练次数：7773，Loss：1.1507312059402466 训练次数：7774，Loss：1.1645926237106323 训练次数：7775，Loss：0.9529551863670349 训练次数：7776，Loss：1.1160413026809692 训练次数：7777，Loss：1.0874241590499878 训练次数：7778，Loss：0.8786929249763489 训练次数：7779，Loss：1.35325288772583 训练次数：7780，Loss：1.1301738023757935 训练次数：7781，Loss：1.3884902000427246 训练次数：7782，Loss：0.8381791710853577 训练次数：7783，Loss：1.03469979763031 训练次数：7784，Loss：1.2365460395812988 训练次数：7785，Loss：1.027480959892273 训练次数：7786，Loss：1.2947568893432617 训练次数：7787，Loss：1.2408595085144043 训练次数：7788，Loss：1.0622131824493408 训练次数：7789，Loss：1.4691154956817627 训练次数：7790，Loss：1.128934621810913 训练次数：7791，Loss：1.1675522327423096 训练次数：7792，Loss：1.1690020561218262 训练次数：7793，Loss：1.1024773120880127 训练次数：7794，Loss：1.1409924030303955 训练次数：7795，Loss：1.1006922721862793 训练次数：7796，Loss：1.0796380043029785 训练次数：7797，Loss：1.2365586757659912 训练次数：7798，Loss：1.0566821098327637 训练次数：7799，Loss：1.0996304750442505 训练次数：7800，Loss：1.2526379823684692 训练次数：7801，Loss：1.0714588165283203 训练次数：7802，Loss：1.0585336685180664 训练次数：7803，Loss：1.0637550354003906 训练次数：7804，Loss：1.2670683860778809 训练次数：7805，Loss：0.9631140232086182 训练次数：7806，Loss：1.2168736457824707 训练次数：7807，Loss：0.9060236811637878 训练次数：7808，Loss：0.9885315895080566 训练次数：7809，Loss：1.249497413635254 训练次数：7810，Loss：1.1890441179275513 训练次数：7811，Loss：1.247774362564087 训练次数：7812，Loss：0.9638575315475464 训练次数：7813，Loss：1.176830530166626 训练次数：7814，Loss：1.0362855195999146 训练次数：7815，Loss：1.317710518836975 训练次数：7816，Loss：1.016163945198059 训练次数：7817，Loss：0.964885413646698 训练次数：7818，Loss：0.9678632020950317 训练次数：7819，Loss：1.222188949584961 训练次数：7820，Loss：1.5298950672149658
12.5 item作用
import torch
a = torch.tensor(5)
print(a)
print(a.item())结果：
tensor(5) 5
12.6 查看训练损失
① 在pytorch中，tensor有一个requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。
② tensor的requires_grad的属性默认为False，若一个节点（叶子变量：自己创建的tensor）requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True（即使其他相依赖的tensor的requires_grad = False）
③ 当requires_grad设置为False时，反向传播时就不会自动求导了，因此大大节约了显存或者说内存。
④ with torch.no_grad的作用在该模块下，所有计算得出的tensor的requires_grad都自动设置为False。
⑤ 即使一个tensor（命名为x）的requires_grad = True，在with torch.no_grad计算，由x得到的新tensor（命名为w-标量）requires_grad也为False，且grad_fn也为None,即不会对w求导。
⑥ torch.no_grad()：停止计算梯度，不能进行反向传播。
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
total_test_loss = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度计算，节约内存
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
writer.close()结果：
Files already downloaded and verified Files already downloaded and verified 训练数据集的长度：50000 测试数据集的长度：10000 -----第 1 轮训练开始----- 训练次数：100，Loss：2.2818071842193604 训练次数：200，Loss：2.267061471939087 训练次数：300，Loss：2.2060177326202393 训练次数：400，Loss：2.1160497665405273 训练次数：500，Loss：2.03908371925354 训练次数：600，Loss：2.0013811588287354 训练次数：700，Loss：1.971280574798584 整体测试集上的Loss：311.444508433342 -----第 2 轮训练开始----- 训练次数：800，Loss：1.8406707048416138 训练次数：900，Loss：1.835253357887268 训练次数：1000，Loss：1.9193772077560425 训练次数：1100，Loss：1.9817758798599243 训练次数：1200，Loss：1.6866414546966553 训练次数：1300，Loss：1.6833062171936035 训练次数：1400，Loss：1.7423250675201416 训练次数：1500，Loss：1.7910836935043335 整体测试集上的Loss：295.83529579639435 -----第 3 轮训练开始----- 训练次数：1600，Loss：1.7340000867843628 训练次数：1700，Loss：1.6623749732971191 训练次数：1800，Loss：1.9103188514709473 训练次数：1900，Loss：1.722930908203125 训练次数：2000，Loss：1.8943604230880737 训练次数：2100，Loss：1.4975690841674805 训练次数：2200，Loss：1.464676856994629 训练次数：2300，Loss：1.7708508968353271 整体测试集上的Loss：273.4990575313568 -----第 4 轮训练开始----- 训练次数：2400，Loss：1.7362182140350342 训练次数：2500，Loss：1.3517616987228394 训练次数：2600，Loss：1.5586233139038086 训练次数：2700，Loss：1.6879914999008179 训练次数：2800，Loss：1.469564437866211 训练次数：2900，Loss：1.5893890857696533 训练次数：3000，Loss：1.352890968322754 训练次数：3100，Loss：1.4961837530136108 整体测试集上的Loss：270.01156997680664 -----第 5 轮训练开始----- 训练次数：3200，Loss：1.3372247219085693 训练次数：3300，Loss：1.4689146280288696 训练次数：3400，Loss：1.4240412712097168 训练次数：3500，Loss：1.5419731140136719 训练次数：3600，Loss：1.5850610733032227 训练次数：3700，Loss：1.343977451324463 训练次数：3800，Loss：1.3023576736450195 训练次数：3900，Loss：1.4324713945388794 整体测试集上的Loss：257.1781986951828 -----第 6 轮训练开始----- 训练次数：4000，Loss：1.3752213716506958 训练次数：4100，Loss：1.4291632175445557 训练次数：4200，Loss：1.5042070150375366 训练次数：4300，Loss：1.1800527572631836 训练次数：4400，Loss：1.1353368759155273 训练次数：4500，Loss：1.3278626203536987 训练次数：4600，Loss：1.385879397392273 整体测试集上的Loss：243.80352401733398 -----第 7 轮训练开始----- 训练次数：4700，Loss：1.3193678855895996 训练次数：4800，Loss：1.5091830492019653 训练次数：4900，Loss：1.390406608581543 训练次数：5000，Loss：1.377677083015442 训练次数：5100，Loss：0.9832243919372559 训练次数：5200，Loss：1.306634545326233 训练次数：5300，Loss：1.2060096263885498 训练次数：5400，Loss：1.3645224571228027 整体测试集上的Loss：227.03500604629517 -----第 8 轮训练开始----- 训练次数：5500，Loss：1.2007256746292114 训练次数：5600，Loss：1.2000162601470947 训练次数：5700，Loss：1.217725157737732 训练次数：5800，Loss：1.2193546295166016 训练次数：5900，Loss：1.344832420349121 训练次数：6000，Loss：1.5032548904418945 训练次数：6100，Loss：0.9945251941680908 训练次数：6200，Loss：1.0842390060424805 整体测试集上的Loss：210.75880527496338 -----第 9 轮训练开始----- 训练次数：6300，Loss：1.3924059867858887 训练次数：6400，Loss：1.08247971534729 训练次数：6500，Loss：1.6116385459899902 训练次数：6600，Loss：1.0441133975982666 训练次数：6700，Loss：1.0808278322219849 训练次数：6800，Loss：1.1203839778900146 训练次数：6900，Loss：1.065340518951416 训练次数：7000，Loss：0.8646073341369629 整体测试集上的Loss：200.43587028980255 -----第 10 轮训练开始----- 训练次数：7100，Loss：1.2311145067214966 训练次数：7200，Loss：0.9793491363525391 训练次数：7300，Loss：1.1264833211898804 训练次数：7400，Loss：0.8558132648468018 训练次数：7500，Loss：1.1851539611816406 训练次数：7600，Loss：1.2427409887313843 训练次数：7700，Loss：0.8233367204666138 训练次数：7800，Loss：1.2412829399108887 整体测试集上的Loss：194.5557427406311
① 在 Anaconda 终端里面，激活py3.6.3环境，再输入 tensorboard --logdir=C:\Users\wangy\Desktop\03CV\logs 命令，将网址赋值浏览器的网址栏，回车，即可查看tensorboard显示日志情况。
12.7 保存每一轮后参数
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
total_test_loss = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度了
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
print("模型已保存")
writer.close()结果：
Files already downloaded and verified Files already downloaded and verified 训练数据集的长度：50000 测试数据集的长度：10000 -----第 1 轮训练开始----- 训练次数：100，Loss：2.296692132949829 训练次数：200，Loss：2.285885810852051 训练次数：300，Loss：2.279501438140869 训练次数：400，Loss：2.2302145957946777 训练次数：500，Loss：2.1076254844665527 训练次数：600，Loss：2.0241076946258545 训练次数：700，Loss：2.0326571464538574 整体测试集上的Loss：313.3945701122284 模型已保存 -----第 2 轮训练开始----- 训练次数：800，Loss：1.8856056928634644 训练次数：900，Loss：1.8258416652679443 训练次数：1000，Loss：1.8736964464187622 训练次数：1100，Loss：2.009686231613159 训练次数：1200，Loss：1.7110859155654907 训练次数：1300，Loss：1.639999508857727 训练次数：1400，Loss：1.7460256814956665 训练次数：1500，Loss：1.804326057434082 整体测试集上的Loss：306.9472336769104 模型已保存 -----第 3 轮训练开始----- 训练次数：1600，Loss：1.7464873790740967 训练次数：1700，Loss：1.6793572902679443 训练次数：1800，Loss：1.9503461122512817 训练次数：1900，Loss：1.7317644357681274 训练次数：2000，Loss：1.9306591749191284 训练次数：2100，Loss：1.5165047645568848 训练次数：2200，Loss：1.459275722503662 训练次数：2300，Loss：1.79405677318573 整体测试集上的Loss：263.37182998657227 模型已保存 -----第 4 轮训练开始----- 训练次数：2400，Loss：1.7481664419174194 训练次数：2500，Loss：1.3587579727172852 训练次数：2600，Loss：1.5589655637741089 训练次数：2700，Loss：1.6773592233657837 训练次数：2800，Loss：1.5090978145599365 训练次数：2900，Loss：1.539999008178711 训练次数：3000，Loss：1.354047417640686 训练次数：3100，Loss：1.4937833547592163 整体测试集上的Loss：252.46941196918488 模型已保存 -----第 5 轮训练开始----- 训练次数：3200，Loss：1.3801052570343018 训练次数：3300，Loss：1.4397848844528198 训练次数：3400，Loss：1.46108078956604 训练次数：3500，Loss：1.5322155952453613 训练次数：3600，Loss：1.566237211227417 训练次数：3700，Loss：1.3101667165756226 训练次数：3800，Loss：1.2599278688430786 训练次数：3900，Loss：1.4321829080581665 整体测试集上的Loss：243.0005919933319 模型已保存 -----第 6 轮训练开始----- 训练次数：4000，Loss：1.3768717050552368 训练次数：4100，Loss：1.4406071901321411 训练次数：4200，Loss：1.5087004899978638 训练次数：4300，Loss：1.1848419904708862 训练次数：4400，Loss：1.1364362239837646 训练次数：4500，Loss：1.3455544710159302 训练次数：4600，Loss：1.40190851688385 整体测试集上的Loss：229.64346647262573 模型已保存 -----第 7 轮训练开始----- 训练次数：4700，Loss：1.2932283878326416 训练次数：4800，Loss：1.4792245626449585 训练次数：4900，Loss：1.3620022535324097 训练次数：5000，Loss：1.3700700998306274 训练次数：5100，Loss：0.9695762991905212 训练次数：5200，Loss：1.312595009803772 训练次数：5300，Loss：1.2064651250839233 训练次数：5400，Loss：1.3512318134307861 整体测试集上的Loss：218.9336529970169 模型已保存 -----第 8 轮训练开始----- 训练次数：5500，Loss：1.1977111101150513 训练次数：5600，Loss：1.2471140623092651 训练次数：5700，Loss：1.156531810760498 训练次数：5800，Loss：1.2149838209152222 训练次数：5900，Loss：1.2761603593826294 训练次数：6000，Loss：1.495023250579834 训练次数：6100，Loss：1.0265220403671265 训练次数：6200，Loss：1.0587254762649536 整体测试集上的Loss：209.12245571613312 模型已保存 -----第 9 轮训练开始----- 训练次数：6300，Loss：1.44582200050354 训练次数：6400，Loss：1.0848979949951172 训练次数：6500，Loss：1.5730582475662231 训练次数：6600，Loss：1.0684460401535034 训练次数：6700，Loss：1.0620619058609009 训练次数：6800，Loss：1.1571838855743408 训练次数：6900，Loss：1.0781376361846924 训练次数：7000，Loss：0.8753705620765686 整体测试集上的Loss：200.97392404079437 模型已保存 -----第 10 轮训练开始----- 训练次数：7100，Loss：1.237581729888916 训练次数：7200，Loss：0.9725397229194641 训练次数：7300，Loss：1.0951743125915527 训练次数：7400，Loss：0.8216850161552429 训练次数：7500，Loss：1.2100721597671509 训练次数：7600，Loss：1.2381412982940674 训练次数：7700，Loss：0.8831480145454407 训练次数：7800，Loss：1.2118467092514038 整体测试集上的Loss：194.03061652183533 模型已保存
12.8 argmax作用
import torch
outputs = torch.tensor([[0.1,0.2],
[0.05,0.4]])
print(outputs.argmax(0)) # 竖着看，最大值的索引
print(outputs.argmax(1)) # 横着看，最大值的索引
preds = outputs.argmax(0)
targets = torch.tensor([0,1])
print((preds == targets).sum()) # 对应位置相等的个数结果：
tensor([0, 1]) tensor([1, 1]) tensor(2)
12.9 打印正确率
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
total_test_loss = 0
total_accuracy = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度了
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
total_accuracy = total_accuracy + accuracy
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy/test_data_size))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
print("模型已保存")
writer.close()结果：
Files already downloaded and verified Files already downloaded and verified 训练数据集的长度：50000 测试数据集的长度：10000 -----第 1 轮训练开始----- 训练次数：100，Loss：2.2990777492523193 训练次数：200，Loss：2.279019594192505 训练次数：300，Loss：2.274381637573242 训练次数：400，Loss：2.212763547897339 训练次数：500，Loss：2.0860657691955566 训练次数：600，Loss：2.026383399963379 训练次数：700，Loss：2.0226848125457764 整体测试集上的Loss：318.3006658554077 整体测试集上的正确率：0.26919999718666077 模型已保存 -----第 2 轮训练开始----- 训练次数：800，Loss：1.932318091392517 训练次数：900，Loss：1.8830816745758057 训练次数：1000，Loss：1.9455211162567139 训练次数：1100，Loss：1.973578929901123 训练次数：1200，Loss：1.7392346858978271 训练次数：1300，Loss：1.6807948350906372 训练次数：1400，Loss：1.7497491836547852 训练次数：1500，Loss：1.7937464714050293 整体测试集上的Loss：304.5683034658432 整体测试集上的正确率：0.30399999022483826 模型已保存 -----第 3 轮训练开始----- 训练次数：1600，Loss：1.787430763244629 训练次数：1700，Loss：1.6468796730041504 训练次数：1800，Loss：1.9685696363449097 训练次数：1900，Loss：1.7380374670028687 训练次数：2000，Loss：1.948999285697937 训练次数：2100，Loss：1.5249638557434082 训练次数：2200，Loss：1.4795399904251099 训练次数：2300，Loss：1.758912205696106 整体测试集上的Loss：263.2710431814194 整体测试集上的正确率：0.3921000063419342 模型已保存 -----第 4 轮训练开始----- 训练次数：2400，Loss：1.741290807723999 训练次数：2500，Loss：1.3643462657928467 训练次数：2600，Loss：1.574839472770691 训练次数：2700，Loss：1.720109462738037 训练次数：2800，Loss：1.4971864223480225 训练次数：2900，Loss：1.598922848701477 训练次数：3000，Loss：1.3547699451446533 训练次数：3100，Loss：1.5192795991897583 整体测试集上的Loss：258.58551633358 整体测试集上的正确率：0.4034999907016754 模型已保存 -----第 5 轮训练开始----- 训练次数：3200，Loss：1.3681577444076538 训练次数：3300，Loss：1.5126806497573853 训练次数：3400，Loss：1.496009111404419 训练次数：3500，Loss：1.5612006187438965 训练次数：3600，Loss：1.5879095792770386 训练次数：3700，Loss：1.3388112783432007 训练次数：3800，Loss：1.2843410968780518 训练次数：3900，Loss：1.4247167110443115 整体测试集上的Loss：254.64410090446472 整体测试集上的正确率：0.4162999987602234 模型已保存 -----第 6 轮训练开始----- 训练次数：4000，Loss：1.4355524778366089 训练次数：4100，Loss：1.467890739440918 训练次数：4200，Loss：1.5169270038604736 训练次数：4300，Loss：1.199944257736206 训练次数：4400，Loss：1.172995686531067 训练次数：4500，Loss：1.3407166004180908 训练次数：4600，Loss：1.417804479598999 整体测试集上的Loss：245.55124926567078 整体测试集上的正确率：0.4399000108242035 模型已保存 -----第 7 轮训练开始----- 训练次数：4700，Loss：1.3220632076263428 训练次数：4800，Loss：1.5399339199066162 训练次数：4900，Loss：1.4223642349243164 训练次数：5000，Loss：1.432321548461914 训练次数：5100，Loss：1.017971396446228 训练次数：5200，Loss：1.3004764318466187 训练次数：5300，Loss：1.2478861808776855 训练次数：5400，Loss：1.401055097579956 整体测试集上的Loss：237.160910487175 整体测试集上的正确率：0.46000000834465027 模型已保存 -----第 8 轮训练开始----- 训练次数：5500，Loss：1.2419700622558594 训练次数：5600，Loss：1.2860450744628906 训练次数：5700，Loss：1.2340316772460938 训练次数：5800，Loss：1.2950438261032104 训练次数：5900，Loss：1.3835818767547607 训练次数：6000，Loss：1.5290265083312988 训练次数：6100，Loss：1.0339772701263428 训练次数：6200，Loss：1.1568495035171509 整体测试集上的Loss：229.54707419872284 整体测试集上的正确率：0.47859999537467957 模型已保存 -----第 9 轮训练开始----- 训练次数：6300，Loss：1.4557569026947021 训练次数：6400，Loss：1.1302629709243774 训练次数：6500，Loss：1.5682624578475952 训练次数：6600，Loss：1.1243321895599365 训练次数：6700，Loss：1.1435623168945312 训练次数：6800，Loss：1.125715970993042 训练次数：6900，Loss：1.1060220003128052 训练次数：7000，Loss：0.971026599407196 整体测试集上的Loss：217.55635011196136 整体测试集上的正确率：0.5054000020027161 模型已保存 -----第 10 轮训练开始----- 训练次数：7100，Loss：1.3340775966644287 训练次数：7200，Loss：0.9736936688423157 训练次数：7300，Loss：1.099505066871643 训练次数：7400，Loss：0.8387444019317627 训练次数：7500，Loss：1.2155531644821167 训练次数：7600，Loss：1.2118051052093506 训练次数：7700，Loss：0.8927739262580872 训练次数：7800，Loss：1.2374874353408813 整体测试集上的Loss：206.82526969909668 整体测试集上的正确率：0.5320000052452087 模型已保存
12.10 特殊层作用
① model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。
② 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。
③ 不启用 Batch Normalization 和 Dropout。 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。
④ 训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。
⑤ 在做one classification的时候，训练集和测试集的样本分布是不一样的，尤其需要注意这一点。
import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
self.model1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3,32,5,1,2), # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(), # 展平后变成 64*4*4 了
nn.Linear(64*4*4,64),
nn.Linear(64,10)
)
def forward(self, x):
x = self.model1(x)
return x
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))
# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 创建网络模型
tudui = Tudui()
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
# 优化器
learning = 0.01 # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning) # 随机梯度下降优化器
# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(epoch):
print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
# 训练步骤开始
tudui.train() # 当网络中有dropout层、batchnorm层时，这些层能起作用
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
# 优化器对模型调优
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
optimizer.step() # 根据梯度，对网络的参数进行调优
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item())) # 方式二：获得loss值
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
tudui.eval() # 当网络中有dropout层、batchnorm层时，这些层不能起作用
total_test_loss = 0
total_accuracy = 0
with torch.no_grad(): # 没有梯度了
for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
imgs, targets = data
outputs = tudui(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
total_accuracy = total_accuracy + accuracy
print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy/test_data_size))
writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
#torch.save(tudui.state_dict(),"tudui_{}.path".format(i)) # 保存方式二
print("模型已保存")
writer.close()结果：
Files already downloaded and verified Files already downloaded and verified 训练数据集的长度：50000 测试数据集的长度：10000 -----第 1 轮训练开始----- 训练次数：100，Loss：2.292330265045166 训练次数：200，Loss：2.2909886837005615 训练次数：300，Loss：2.2775135040283203 训练次数：400，Loss：2.2197389602661133 训练次数：500，Loss：2.1354541778564453 训练次数：600，Loss：2.034959077835083 训练次数：700，Loss：2.0130105018615723 整体测试集上的Loss：319.69296860694885 整体测试集上的正确率：0.2678999900817871 模型已保存 -----第 2 轮训练开始----- 训练次数：800，Loss：1.8924949169158936 训练次数：900，Loss：1.8564952611923218 训练次数：1000，Loss：1.9163199663162231 训练次数：1100，Loss：1.972761631011963 训练次数：1200，Loss：1.698002815246582 训练次数：1300，Loss：1.6668578386306763 训练次数：1400，Loss：1.7467551231384277 训练次数：1500，Loss：1.8171281814575195 整体测试集上的Loss：294.6422094106674 整体测试集上的正确率：0.3321000039577484 模型已保存 -----第 3 轮训练开始----- 训练次数：1600，Loss：1.7753604650497437 训练次数：1700，Loss：1.637514591217041 训练次数：1800，Loss：1.936806559562683 训练次数：1900，Loss：1.710182785987854 训练次数：2000，Loss：1.9697281122207642 训练次数：2100，Loss：1.507324457168579 训练次数：2200，Loss：1.4598215818405151 训练次数：2300，Loss：1.8211809396743774 整体测试集上的Loss：268.6419733762741 整体测试集上的正确率：0.37880000472068787 模型已保存 -----第 4 轮训练开始----- 训练次数：2400，Loss：1.696730136871338 训练次数：2500，Loss：1.3451323509216309 训练次数：2600，Loss：1.614168643951416 训练次数：2700，Loss：1.5963644981384277 训练次数：2800，Loss：1.4918489456176758 训练次数：2900，Loss：1.6028531789779663 训练次数：3000，Loss：1.3561456203460693 训练次数：3100，Loss：1.5363717079162598 整体测试集上的Loss：260.29946398735046 整体测试集上的正确率：0.39590001106262207 模型已保存 -----第 5 轮训练开始----- 训练次数：3200，Loss：1.3781168460845947 训练次数：3300，Loss：1.4570066928863525 训练次数：3400，Loss：1.4464694261550903 训练次数：3500，Loss：1.5474085807800293 训练次数：3600，Loss：1.5136005878448486 训练次数：3700，Loss：1.3479602336883545 训练次数：3800，Loss：1.2738752365112305 训练次数：3900，Loss：1.483515977859497 整体测试集上的Loss：243.80596554279327 整体测试集上的正确率：0.4325999915599823 模型已保存 -----第 6 轮训练开始----- 训练次数：4000，Loss：1.376009464263916 训练次数：4100，Loss：1.4102662801742554 训练次数：4200，Loss：1.5586539506912231 训练次数：4300，Loss：1.202476978302002 训练次数：4400，Loss：1.0953962802886963 训练次数：4500，Loss：1.3712406158447266 训练次数：4600，Loss：1.3603018522262573 整体测试集上的Loss：229.96637046337128 整体测试集上的正确率：0.4652999937534332 模型已保存 -----第 7 轮训练开始----- 训练次数：4700，Loss：1.3486863374710083 训练次数：4800，Loss：1.4762073755264282 训练次数：4900，Loss：1.3585703372955322 训练次数：5000，Loss：1.3923097848892212 训练次数：5100，Loss：0.9942217469215393 训练次数：5200，Loss：1.3098843097686768 训练次数：5300，Loss：1.1401594877243042 训练次数：5400，Loss：1.3566023111343384 整体测试集上的Loss：217.51882588863373 整体测试集上的正确率：0.499099999666214 模型已保存 -----第 8 轮训练开始----- 训练次数：5500，Loss：1.25923752784729 训练次数：5600，Loss：1.188690185546875 训练次数：5700，Loss：1.223688006401062 训练次数：5800，Loss：1.2504695653915405 训练次数：5900，Loss：1.3733277320861816 训练次数：6000，Loss：1.5391217470169067 训练次数：6100，Loss：1.0835392475128174 训练次数：6200，Loss：1.0833714008331299 整体测试集上的Loss：206.92583346366882 整体测试集上的正确率：0.5250999927520752 模型已保存 -----第 9 轮训练开始----- 训练次数：6300，Loss：1.4169930219650269 训练次数：6400，Loss：1.0912859439849854 训练次数：6500，Loss：1.5215225219726562 训练次数：6600，Loss：1.044875979423523 训练次数：6700，Loss：1.091143012046814 训练次数：6800，Loss：1.1253798007965088 训练次数：6900，Loss：1.106575608253479 训练次数：7000，Loss：0.8582056164741516 整体测试集上的Loss：198.72406196594238 整体测试集上的正确率：0.5472999811172485 模型已保存 -----第 10 轮训练开始----- 训练次数：7100，Loss：1.2614285945892334 训练次数：7200，Loss：1.0269255638122559 训练次数：7300，Loss：1.104204773902893 训练次数：7400，Loss：0.8442661166191101 训练次数：7500，Loss：1.2488468885421753 训练次数：7600，Loss：1.2494431734085083 训练次数：7700，Loss：0.8363684415817261 训练次数：7800，Loss：1.2570160627365112 整体测试集上的Loss：193.20221555233002 整体测试集上的正确率：0.5633000135421753 模型已保存