模型训练步骤

1.在model.py搭建神经网络。

# 搭建神经网络 10分类网络。
import torch
from torch import nn
class net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(net, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            # 卷积
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            # 最大池化
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            # 卷积
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            # 最大池化
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            # 卷积
            nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            # 最大池化
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            #     展平
            nn.Flatten(),
            #     线性层
            nn.Linear(in_features=64 * 4 * 4, out_features=64),
            nn.Linear(in_features=64, out_features=10)

        )

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

2.验证搭建网络的正确性

if __name__ == '__main__':
    # 测试网络的验证正确性
    tudui = Tudui()
    input = torch.ones((64,3,32,32))  # batch_size=64（代表64张图片）,3通道，32x32
    output = tudui(input)
    print(output.shape)

结果是

torch.Size([64,10])

返回64行数据，每一行10个数据，代表每一张图片的概率。

3.在train.py下

①准备数据集，一个训练数据集，一个测试数据集。因为CIFAR10数据集是PIL，要转为tensor数据类型。

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                          download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                         download=True)

②加载数据集。利用DataLoader加载数据集。

train_dataloader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64)

③创建网络模型

from model import *
wang = net()

④创建损失函数

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

⑤创建优化器

learning_rate = 0.01
optimizer = torch.optim.SGD(params=wang.parameters(), lr=learning_rate)

⑥设置网络训练参数

# 设置训练网络的一些参数
# 记录训练次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮数
epoch = 10

⑦开始训练

for i in range(epoch):
    print("----------第{}轮训练开始-----------".format(i+1))  # i从0-9
    # 训练步骤开始
    for data in train_dataloader:
        imgs,targets = data
        outputs = tudui(imgs)
        loss = loss_fn(outputs,targets)
        # 优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()    # 首先要梯度清零
        loss.backward()  # 反向传播得到每一个参数节点的梯度
        optimizer.step()   # 对参数进行优化
        total_train_step += 1
        print("训练次数：{},loss：{}".format(total_train_step,loss.item()))

【补充：】

import torch
a = torch.tensor(5)
print(a)
print(a.item())

输出：

tensor(5)

5.【测试】：看模型是否训练好。

每次训练完进行一轮测试，看测试集的损失或者正确率评估模型是否训练好。

测试过程模型不需要调优，利用现有的模型测试。

with torch.no_grad(): 

6.在上述代码继续编写

# 测试步骤开始
    total_test_loss = 0
    with torch.no_grad():  # 无梯度，不进行调优
        for data in test_dataloader:
            imgs,targets = data
            outputs = tudui(imgs)
            loss = loss_fn(outputs,targets)  # 该loss为部分数据在网络模型上的损失，为tensor数据类型
            # 求整体测试数据集上的误差或正确率
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()  # loss为tensor数据类型，而total_test_loss为普通数字
        print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))

7.跟TensorbBoard相结合

import torchvision.datasets
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

from model import *
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备数据集，CIFAR10 数据集是PIL Image，要转换为tensor数据类型
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)

# 看一下训练数据集和测试数据集都有多少张（如何获得数据集的长度）
train_data_size = len(train_data)   # length 长度
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，那么打印出的字符串为：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size))   # 字符串格式化，把format中的变量替换{}
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()

# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()   # 分类问题可以用交叉熵

# 定义优化器
learning_rate = 0.01   # 另一写法：1e-2，即1x 10^(-2)=0.01
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=learning_rate)   # SGD 随机梯度下降

# 设置训练网络的一些参数
total_train_step = 0  # 记录训练次数
total_test_step = 0  # 记录测试次数
epoch = 10   # 训练轮数

# 添加tensorboard
writer = SummaryWriter("../logs_train")

for i in range(epoch):
    print("----------第{}轮训练开始-----------".format(i+1))  # i从0-9
    # 训练步骤开始
    for data in train_dataloader:
        imgs,targets = data
        outputs = tudui(imgs)
        loss = loss_fn(outputs,targets)

        # 优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()    # 首先要梯度清零
        loss.backward()  # 反向传播得到每一个参数节点的梯度
        optimizer.step()   # 对参数进行优化
        total_train_step += 1
        if total_train_step % 100 ==0:  # 逢百才打印记录
            print("训练次数：{},loss：{}".format(total_train_step,loss.item()))
            writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)

    # 测试步骤开始
    total_test_loss = 0
    with torch.no_grad():  # 无梯度，不进行调优
        for data in test_dataloader:
            imgs,targets = data
            outputs = tudui(imgs)
            loss = loss_fn(outputs,targets)  # 该loss为部分数据在网络模型上的损失，为tensor数据类型
            # 求整体测试数据集上的误差或正确率
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()  # loss为tensor数据类型，而total_test_loss为普通数字
        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 += 1

writer.close()

保存模型：

 torch.save(tudui,"tudui_{}.pth".format(i))  # 每一轮保存一个结果
        print("模型已保存")

writer.close()

【代码优化，提升正确率】

# 求整体测试数据集上的误差或正确率
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()  # 1：横向比较，==：True或False，sum：计算True或False个数
            total_accuracy = total_accuracy + accuracy
        print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy/test_data_size))  # 正确率为预测对的个数除以测试集长度
        writer.add_scalar("test_accuracy",total_test_loss,total_test_step,total_test_step)

【完整代码】

import torch
import torchvision.datasets
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

from model import *
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备数据集，CIFAR10 数据集是PIL Image，要转换为tensor数据类型
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)

# 看一下训练数据集和测试数据集都有多少张（如何获得数据集的长度）
train_data_size = len(train_data)   # length 长度
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，那么打印出的字符串为：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size))   # 字符串格式化，把format中的变量替换{}
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()

# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()   # 分类问题可以用交叉熵

# 定义优化器
learning_rate = 0.01   # 另一写法：1e-2，即1x 10^(-2)=0.01
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),lr=learning_rate)   # SGD 随机梯度下降

# 设置训练网络的一些参数
total_train_step = 0  # 记录训练次数
total_test_step = 0  # 记录测试次数
epoch = 10   # 训练轮数

# 添加tensorboard
writer = SummaryWriter("../logs_train")

for i in range(epoch):
    print("----------第{}轮训练开始-----------".format(i+1))  # i从0-9
    # 训练步骤开始
    for data in train_dataloader:
        imgs,targets = data
        outputs = tudui(imgs)
        loss = loss_fn(outputs,targets)

        # 优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()    # 首先要梯度清零
        loss.backward()  # 反向传播得到每一个参数节点的梯度
        optimizer.step()   # 对参数进行优化
        total_train_step += 1
        if total_train_step % 100 ==0:  # 逢百才打印记录
            print("训练次数：{},loss：{}".format(total_train_step,loss.item()))
            writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)

    # 测试步骤开始
    total_test_loss = 0
    total_accuracy = 0
    with torch.no_grad():  # 无梯度，不进行调优
        for data in test_dataloader:
            imgs,targets = data
            outputs = tudui(imgs)
            loss = loss_fn(outputs,targets)  # 该loss为部分数据在网络模型上的损失，为tensor数据类型
            # 求整体测试数据集上的误差或正确率
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()  # loss为tensor数据类型，而total_test_loss为普通数字
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()  # 1：横向比较，==：True或False，sum：计算True或False个数
            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))  # 正确率为预测对的个数除以测试集长度
        writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
        writer.add_scalar("test_accuracy",total_test_loss,total_test_step,total_test_step)
        total_test_step += 1

        torch.save(tudui,"tudui_{}.pth".format(i))  # 每一轮保存一个结果
        print("模型已保存")

writer.close()