PyTorch Linux训练脚本如何编写

编写一个在Linux环境下使用PyTorch进行训练的脚本涉及多个步骤。以下是一个简单的示例，展示了如何编写一个基本的训练脚本。

首先，确保你已经安装了PyTorch。你可以参考PyTorch官网的安装指南：https://pytorch.org/get-started/locally/

下面是一个简单的训练脚本示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28 * 28)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 超参数
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
num_epochs = 5

# 数据加载
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleNet()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{
epoch+1}
/{
num_epochs}
], Step [{
i+1}
/{
len(train_loader)}
], Loss: {
loss.item():.4f}
    ')

print('训练完成！')

解释

1. 导入必要的库：

   • torch 和 torch.nn 用于构建和训练神经网络。
   • torch.optim 用于定义优化器。
   • torchvision 用于加载和处理数据集。
   • DataLoader 用于批量加载数据。

2. 定义神经网络：

   • SimpleNet 是一个简单的全连接神经网络，包含两个全连接层。

3. 超参数：

   • batch_size：每个批次的大小。
   • learning_rate：学习率。
   • num_epochs：训练的轮数。

4. 数据加载：

   • 使用 torchvision.transforms 对数据进行预处理。
   • 加载 MNIST 数据集，并使用 DataLoader 进行批量加载。

5. 初始化模型、损失函数和优化器：

   • SimpleNet 实例化模型。
   • CrossEntropyLoss 作为损失函数。
   • Adam 作为优化器。

6. 训练模型：

   • 使用嵌套的 for 循环进行训练。
   • 外层循环遍历每个 epoch。
   • 内层循环遍历每个批次的数据。
   • 进行前向传播、计算损失、反向传播和优化。

运行脚本

将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 train.py），然后在终端中运行：

python train.py

确保你的环境中已经安装了所有必要的依赖项，并且数据集可以正确下载和加载。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！