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目录
一、构建神经网络
二、数据准备
三、损失函数和优化器
四、训练模型
五、保存模型
一、构建神经网络
首先，需要构建一个神经网络模型。在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。
class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui, self).__init()self.mode1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 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(),nn.Linear(64*4*4, 64),nn.Linear(64, 10))def forward(self, x):x = self.mode1(x)return x
二、数据准备
训练深度学习模型需要数据集。在示例中，使用CIFAR-10数据集作为示例数据。数据集的准备包括下载、预处理和分割成训练集和测试集。
import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="D:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="D:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)# 创建数据加载器
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
三、损失函数和优化器
在训练中，需要定义损失函数和优化器。损失函数用于度量模型的输出与真实标签之间的差距，而优化器用于更新模型的参数以减小损失。
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
learning_rate = 1e-2
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), lr=learning_rate)
四、训练模型
模型训练分为多轮迭代，每轮包括训练和测试步骤。在训练步骤中，通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。在测试步骤中，用测试集验证模型性能。
for epoch in range(10): # 训练的轮数tudui.train()for data in train_dataloader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)loss = loss_fn(outputs, targets)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()tudui.eval()total_test_loss = 0total_accuracy = 0with torch.no_grad():for data in test_dataloader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)loss = loss_fn(outputs, targets)total_test_loss += loss.item()accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()total_accuracy += accuracyprint("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))
五、保存模型
最后，可以保存训练好的模型，以备后续使用。示例代码展示了两种保存模型的方式，包括保存整个模型和仅保存模型参数。
# 保存方式一
torch.save(tudui, "tudui_{}.pth".format(epoch))
# 保存方式二（官方推荐）
# torch.save(tudui.state_dict(), 'tudui_{}.pth'.format(epoch))
完整代码如下：
import torch
from torch import nn# 搭建神经网络
class Tudui(nn.Module):def __init__(self):super(Tudui,self).__init__()self.mode1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),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(),nn.Linear(64*4*4,64),nn.Linear(64,10))def forward(self, x):x = self.mode1(x)return xif __name__ == '__main__':tudui = Tudui()input = torch.ones((64,3,32,32))output = tudui(input)print(output.shape)import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from P27_model import *
import time# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="D:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="D:\\Python_Project\\pytorch\\dataset2",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,训练数据集的长度为:10
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度为：{}".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()# 优化器
learning_rate = 1e-2
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=learning_rate)# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0# 训练的轮数
epoch = 10# 添加tensorboard
writer = SummaryWriter("logs_train")
# 添加开始时间
strat_time = time.time()for i in range(epoch):print("----------第{}轮训练开始----------".format(i+1))# 训练步骤开始tudui.train() # 这两个层，只对一部分层起作用，比如 dropout层；如果有这些特殊的层，才需要调用这个语句for data in train_dataloader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)loss = loss_fn(outputs, targets)# 优化器优化模型optimizer.zero_grad() # 优化器，梯度清零loss.backward()optimizer.step()total_train_step = total_train_step + 1if total_train_step % 100 == 0:end_time = time.time() # 结束时间print(end_time - strat_time)print("训练次数：{}, Loss:{}".format(total_train_step, loss.item())) # 这里用到的 item()方法，有说法的，其实加不加都行，就是输出的形式不一样而已writer.add_scalar("train_loss", loss.item(),total_train_step)# 每训练完一轮，进行测试，在测试集上测试，以测试集的损失或者正确率，来评估有没有训练好，测试时，就不要调优了，就是以当前的模型，进行测试，所以不用再使用梯度（with no_grad 那句）# 测试步骤开始tudui.eval() # 这两个层，只对一部分层起作用，比如 dropout层；如果有这些特殊的层，才需要调用这个语句total_test_loss = 0total_accuracy = 0with torch.no_grad(): # 这样后面就没有梯度了， 测试的过程中，不需要更新参数，所以不需要梯度？for data in test_dataloader: # 在测试集中，选取数据imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs) # 分类的问题，是可以这样的，用一个output进行绘制loss = loss_fn(outputs, targets)total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 为了查看总体数据上的 loss，创建的 total_test_loss，初始值是0accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() # 正确率，这是分类问题中，特有的一种，评价指标，语义分割之类的，不一定非要有这个东西，这里是存疑的，再看。total_accuracy = total_accuracy + accuracyprint("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)) # 即便是输出了上一行的 loss，也不能很好的表现出效果。# 在分类问题上比较特有，通常使用正确率来表示优劣。因为其他问题，可以可视化地显示在tensorboard中。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# print(total_test_step)# 保存方式一，其实后缀都可以自己取，习惯用 .pth。torch.save(tudui, "tudui_{}.pth".format(i))# 保存方式2（官方推荐）# torch.save(model.state_dict(), pth_dir + '/model_{}.pth'.format(i)print("模型已保存")writer.close()参考资料：
视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】