模型部分pytorch代码如下：model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 8 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) 这是一个8分类的表情数据集，帮我用pytorch实现混淆矩阵可视化

时间: 2024-01-15 22:03:47 浏览: 195
好的，以下是实现混淆矩阵可视化的代码，其中使用了sklearn库的confusion_matrix和matplotlib库的imshow和colorbar函数： ```python import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix # 定义函数来预测图像的类别 def predict(model, dataloader): model.eval() preds = [] targets = [] with torch.no_grad(): for data, target in dataloader: data = data.to(DEVICE) target = target.to(DEVICE) output = model(data) pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) preds += pred.cpu().numpy().tolist() targets += target.cpu().numpy().tolist() return np.array(preds).flatten(), np.array(targets).flatten() # 加载数据集和模型 test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) model = MyModel() model.load_state_dict(torch.load('model.pth')) model.to(DEVICE) # 预测测试集 y_pred, y_true = predict(model, test_loader) # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=range(classes)) # 可视化混淆矩阵 plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(classes) plt.xticks(tick_marks, range(classes)) plt.yticks(tick_marks, range(classes)) plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('True') plt.show() ``` 其中，test_dataset是测试集的数据集对象，MyModel是你训练好的模型。你需要将这些代码中的变量名改为你自己的。
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利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification
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Mnist-Torch_torch_Mnist-Torch_

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) **4. ...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

好的，以下是使用LDAM损失函数进行模型训练的示例代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from ldam_loss import LDAMLoss # 导入LDAM...

if __name__ == '__main__': #创建保存模型的文件夹 file_dir = 'checkpoints/InternImage/' if os.path.exists(file_dir): print('true') os.makedirs(file_dir,exist_ok=True) else: os.makedirs(file_dir) # 设置全局参数 model_lr = 1e-4 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 300 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True # 是否使用混合精度 use_dp = True #是否开启dp方式的多卡训练 classes = 12 resume =None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed)帮忙解释一下这些代码

DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 定义了使用的设备，如果有可用的 GPU 则使用 GPU，否则使用 CPU。 use_amp = True 定义了是否使用混合精度训练，即同时使用 float16...

'''Next, define the trainer and the parameters used for training.''' class Trainer: def __init__(self,model,train_loader,val_loader=None,loss_function=l2loss,device=torch.device('cpu'), optimizer='Adam_amsgrad',lr=5e-4,weight_decay=0): self.opt_type=optimizer self.device=device self.model=model self.train_data=train_loader self.val_data=val_loader self.device=device self.opts={'AdamW':torch.optim.AdamW(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=False,weight_decay=weight_decay), 'AdamW_amsgrad':torch.optim.AdamW(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=True,weight_decay=weight_decay), 'Adam':torch.optim.Adam(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=False,weight_decay=weight_decay), 'Adam_amsgrad':torch.optim.Adam(self.model.parameters(),lr=lr,amsgrad=True,weight_decay=weight_decay), 'Adadelta':torch.optim.Adadelta(self.model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay), 'RMSprop':torch.optim.RMSprop(self.model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay), 'SGD':torch.optim.SGD(self.model.parameters(),lr=lr,weight_decay=weight_decay) } self.optimizer=self.opts[self.opt_type] self.loss_function=loss_function self.step=-1 def train(self,num_train,targ,stop_loss=1e-8, val_per_train=50, print_per_epoch=10): self.model.train() len_train=len(self.train_data) for i in range(num_train): val_datas=iter(self.val_data) for j,batch in enumerate(self.train_data): self.step=self.step+1 torch.cuda.empty_cache() self.optimizer.zero_grad() out = self.model(pos=batch.pos.to(self.device), z=batch.z.to(self.device), batch=batch.batch.to(self.device)) target = batch[targ].to(self.device) 这个是源代码的一部分，请帮我修改完整后发给我

self.optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) # 初始化优化器[^2] self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 分类任务常用损失函数[^4] self.device = device def train_epoch(self...

import torch import load_data import network import train import test import os device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") train_dir = "./data/SICE_train" val_dir = "./data/SICE_val/low" train_id = "MyModel" train_batch_size = 2 val_batch_size = 1 num_epochs = 100 def main(): model_folder = "./model/"+train_id if not os.path.exists(model_folder): os.makedirs(model_folder) model_dir = model_folder + "/100.pth" train_data = load_data.load_images(train_dir, train_batch_size) val_data = load_data.load_images(val_dir, val_batch_size) net = network.UNet(1, 1).to(device) net.apply(network.init) net = train.train_model(net, train_data, val_data, num_epochs, device, train_id) torch.save(net.state_dict(), model_dir) test.evaluate(model_dir) if __name__ == "__main__": main()

这段代码是一个基于 PyTorch 搭建的 UNet 神经网络模型的训练与测试代码。具体来说，代码主要分为以下几个部分： 1. 导入 PyTorch 库和其他自定义的 Python 模块。 2. 定义了一些训练和测试时需要用到的参数，如...

class Config: # 训练参数 batch_size = 16 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 音频参数 sample_rate = 16000 n_mels = 64 # 路径设置 model_save_path = "voice_detector.pth" config = Config() from model.voice_detector import VoiceDialogDetector from utils.audio_processing import create_dummy_data import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import config # 简单数据集类 class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, dummy=True): self.dummy = dummy def __len__(self): return 100 # 虚拟数据量 def __getitem__(self, idx): if self.dummy: wave, label = create_dummy_data(batch_size=1) return wave.squeeze(0), label.squeeze(0) def train(): # 初始化 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = VoiceDialogDetector().to(device) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) # 数据加载（先用虚拟数据测试） dataset = AudioDataset(dummy=True) loader = DataLoader(dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True) # 训练循环 for epoch in range(config.epochs): total_loss = 0.0 for waves, labels in loader: waves = waves.to(device) labels = labels.to(device) # 前向传播 outputs = model(waves) loss = criterion(outputs.permute(0, 2, 1), labels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch [{epoch + 1}/{config.epochs}] Loss: {total_loss / len(loader):.4f}") # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), config.model_save_path) print(f"模型已保存至 {config.model_save_path}") if __name__ == "__main__": train()这是train.py文件，还是报错Traceback (most recent call last): File "train.py", line 59, in <module> train() File "train.py" def learning_rate(): return None这是config.py文件

例如，在定义优化器时，是否从config.py中正确获取了学习率参数，如optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)。 最后，建议用户分步骤调试。例如，先在train.py中打印config.learning_...

net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示

在 PyTorch 中，上述代码可以表示为： python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): ...

size = 28 n_class = 10 num_epochs = 10 batch_size = 100 learning_rate = 1e-3 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') dataset = MNIST('data', transform = transforms.ToTensor()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size = batch_size, shuffle = True) transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(0.5,0.5)]) # Normalize对每个通道执行以下操作：image =（图像-平均值）/ std，参数mean，std分别以0.5和0.5的形式传递。这将使图像在[-1,1]范围内归一化 data2 = MNIST(root='data', train = True, transform = transform) dataloader2 = DataLoader(dataset=data2, shuffle=True, batch_size=batch_size)

- device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 表示使用 GPU 加速训练（如果可用）。 - MNIST('data', transform = transforms.ToTensor()) 表示使用 PyTorch 内置的 MNIST 数据...

import torch import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import *# 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10( root="./data_taolu", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True ) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10( root="./data_taolu", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True ) # 数据统计 train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) print(f"训练数据集长度：{train_data_size}") print(f"测试数据集长度：{test_data_size}") # 数据加载器 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) device = torch.device('cuda') # 模型初始化 model = Jzh().to(device) # 确保模型类已修改（见下方model.py）# 损失函数与优化器 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2) # 训练参数 total_train_step = 0 total_test_step = 0 epochs = 10 writer = SummaryWriter("./logs_train") # 训练循环 for epoch in range(epochs): print(f"------第 {epoch + 1} 轮训练开始------") # 训练模式 model.train() for batch, (imgs, targets) in enumerate(train_dataloader): outputs = model(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_train_step += 1 if total_train_step % 100 == 0: print(f"训练次数: {total_train_step}, Loss: {loss.item():.4f}") writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 评估模式 model.eval() total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 with torch.no_grad(): for imgs, targets in test_dataloader: outputs = model(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) total_test_loss += loss.item() accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum().item() total_accuracy += accuracy avg_test_loss = total_test_loss / len(test_dataloader) test_accuracy = total_accuracy / test_data_size print(f"测试集平均Loss: {avg_test_loss:.4f}") print(f"测试集准确率: {test_accuracy:.4f}") writer.add_scalar("test_loss", avg_test_loss, epoch) writer.add_scalar("test_accuracy", test_accuracy, epoch) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), f"jzh_{epoch}.pth") print(f"模型已保存: jzh_{epoch}.pth") writer.close()告诉我应该在何处添加哪些代码？

然后看模型部分，用户导入了model import *，但假设Jzh类可能没有定义。不过用户提到model.py已修改，所以可能没问题。不过需要确认是否有定义，比如是否在model.py中有class Jzh(nn.Module):的结构。但用户的问题...

如果修改该程序来使用gpu训练class LSTMPricePredictor(nn.Module): def __init__(self, input_size=5, hidden_size=50, num_layers=3): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True ) self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out model = LSTMPricePredictor( input_size=len(features)+1, # 特征数 hidden_size=128 ) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # ================== 模型训练 ================== epochs = 100 for epoch in range(epochs): model.train() outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs.squeeze(), y_train) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (epoch+1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

然后，在代码中需要定义device，比如device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')，这样在没有GPU的时候还能回退到CPU。 接下来，模型实例需要移动到GPU上，model = LSTMPricePredictor...

Traceback (most recent call last): File "D:/YOLOV8/ultralytics-main/datasets/demo_3.py", line 10, in <module> results = model.train(data='data.yaml', epochs=200,workers=0,batch=16,imgsz=640,device=0, lr0= 0.001,weight_decay=0.05,mixup=0.2, hsv_h=0.015) # hsv_h颜色增强强度.# 启用MixUp增强) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 797, in train New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.100 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics YOLOv8.2.97 🚀 Python-3.8.20 torch-1.12.1+cpu self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 103, in __init__ self.device = select_device(self.args.device, self.args.batch) File "D:\YOLOV8\ultralytics-main\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 181, in select_device raise ValueError( ValueError: Invalid CUDA 'device=0' requested. Use 'device=cpu' or pass valid CUDA device(s) if available, i.e. 'device=0' or 'device=0,1,2,3' for Multi-GPU. torch.cuda.is_available(): False torch.cuda.device_count(): 0 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']: None See https://pytorch.org/get-started/locally/ for up-to-date torch install instructions if no CUDA devices are seen by torch.

你的PyTorch版本为 torch-1.12.1+cpu（**CPU专用版本**），需更换为支持CUDA的版本： bash # 完全卸载当前PyTorch pip uninstall torch torchvision torchaudio -y # 安装支持CUDA的版本（以CUDA 11.3为例） ...

'''Training script. ''' import os from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.optim import Adam, lr_scheduler from torchsummary import summary from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp from models.resnet50 import ResNet50 from runtime_args import args from load_dataset import LoadDataset from plot import plot_loss_acc from helpers import calculate_accuracy device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() and args.device == 'gpu' else 'cpu') if not os.path.exists(args.graphs_folder) : os.mkdir(args.graphs_folder) model_save_folder = 'resnet_cbam/' if args.use_cbam else 'resnet/' if not os.path.exists(model_save_folder) : os.mkdir(model_save_folder) def train(gpu, args): '''Init models and dataloaders and train/validate model. ''' rank = args.rank * args.gpus + gpu world_size = args.gpus * args.nodes dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank) model = ResNet50(image_depth=args.img_depth, num_classes=args.num_classes, use_cbam=args.use_cbam) torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) optimizer = Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate) lr_decay = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=args.decay_rate) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) summary(model, (3, 224, 224)) model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu]) train_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSample

对于使用ResNet50、CUDA以及Adam优化器的PyTorch分布式训练脚本，确保其高效运行的关键在于合理配置数据并行机制。DDP作为一种有效的分布式训练方法，在PyTorch中实现了数据并行训练[^2]。 #### 初始化环境设置 ...

import argparse import logging import os import random import sys import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms import torchvision.transforms.functional as TF from pathlib import Path from torch import optim from torch.utils.data import DataLoader, random_split from tqdm import tqdm # 删除 wandb 导入 from evaluate import evaluate from unet import UNet from utils.data_loading import BasicDataset, CarvanaDataset from utils.dice_score import dice_loss dir_img = Path('./data/imgs/') dir_mask = Path('./data/masks/') dir_checkpoint = Path('./checkpoints/') def train_model( model, device, epochs: int = 5, batch_size: int = 1, learning_rate: float = 1e-5, val_percent: float = 0.1, save_checkpoint: bool = True, img_scale: float = 0.5, amp: bool = False, weight_decay: float = 1e-8, momentum: float = 0.999, gradient_clipping: float = 1.0, ): # 1. Create dataset try: dataset = CarvanaDataset(dir_img, dir_mask, img_scale) except (AssertionError, RuntimeError, IndexError): dataset = BasicDataset(dir_img, dir_mask, img_scale) # 2. Split into train/validation n_val = int(len(dataset) * val_percent) n_train = len(dataset) - n_val train_set, val_set = random_split(dataset, [n_train, n_val], generator=torch.Generator().manual_seed(0)) # 3. Create data loaders loader_args = dict(batch_size=batch_size, num_workers=os.cpu_count(), pin_memory=True) train_loader = DataLoader(train_set, shuffle=True, **loader_args) val_loader = DataLoader(val_set, shuffle=False, drop_last=True, **loader_args) # 删除 wandb 初始化，改为直接打印配置 logging.info(f'''Starting training: Epochs: {epochs} Batch size: {batch_size} Learning rate: {learning_rate} Training size: {n_train} Validation size: {n_val} Checkpoints: {save_chec

好的，我现在需要帮用户调整他们的PyTorch训练UNet模型的代码，特别是移除了wandb相关部分后的修改。首先，我得先回想一下wandb在训练代码中通常起什么作用。wandb主要用于实验跟踪，比如记录损失、准确率等指标，...

基于googlent实现垃圾分类 import torch from torch import optim, nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.models.quantization import googlenet from dataset import * from torchvision import models from matplotlib import pyplot as plt m = nn.Softmax(dim=1) # 超参数 train_batchsize = 32 val_batchsize = 32 lr = 0.009 epochs = 50 def train(traintype=1, ckpt_path=""): # 数据集和数据加载器 train_dataset = garabge(isTrain=True) val_dataset = Garabge(isTrain=False) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=train_batchsize, shuffle=True, drop_last=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=val_batchsize, shuffle=False, drop_last=False) # 模型 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") name = "googlent_animal_step1.pth" # 修改文件名以反映使用的是 VGG16 if traintype == 1: # 使用预训练的 VGG16 model = models.googlenet(weights=models.GoogLeNet_Weights.IMAGENET1K_V1) # 冻结所有层 for param in model.parame

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环 for epoch in range(10): for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，...接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器，可以通过命令行来指定一些参数（比如batchSize，nEpochs和LR）。最后通过parse_args()函数解析这些参数。

我想利用sh脚本文件跑深度学习，因为可以避免一次只能训练一个模型，我该如何运行sh文件，我的sh文件里面内容是这个：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 model_name=iTransformer python -u run.py \ --task_name long_term_forecast \ --is_training 1 \ --root_path ./dataset/electricity/ \ --data_path electricity.csv \ --model_id ECL_96_96 \ --model $model_name \ --data custom \ --features M \ --seq_len 96 \ --label_len 48 \ --pred_len 96 \ --e_layers 3 \ --d_layers 1 \ --factor 3 \ --enc_in 321 \ --dec_in 321 \ --c_out 321 \ --des 'Exp' \ --d_model 512 \ --d_ff 512 \ --batch_size 16 \ --learning_rate 0.0005 \ --itr 1，也是相当于为我的run.py界面赋值超参数。

嗯，用户想了解如何通过.sh脚本运行深度学习模型训练，特别是涉及CUDA设备设置和超参数配置的情况。首先，我需要回忆一下相关的知识。在深度学习训练中，通常会使用shell脚本来配置环境变量和启动Python脚本。常见的...

(efficientvit) descfly@ubuntu:~/zyj/pytorch-image-models-main$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_efficientVit_zyj.py --save-path ./a --epoch 200 2025-04-11 17:21:36,731 INFO - -------------------------------------------------------------------------------------------------- 2025-04-11 17:21:36,731 INFO - Start Training 2025-04-11 17:21:36,731 INFO - Start Tensorboard with "tensorboard --logdir=runs", view at http://localhost:6006/ 2025-04-11 17:21:36,731 INFO - configs: {'img_size': 224, 'epochs': 200, 'batch size': 4, 'use adam': True, 'lr': 0.001, 'lrf': 0.5, 'momentum': 0.0001, 'eps': 0.1, 'weight_decay': 1e-08} 2025-04-11 17:21:36,738 INFO - 2755 images were found in the dataset. 2025-04-11 17:21:36,738 INFO - 2207 images for training. 2025-04-11 17:21:36,738 INFO - 548 images for validation. 2025-04-11 17:21:36,738 INFO - Using 2 dataloader workers every process. /home/descfly/zyj/pytorch-image-models-main/train_efficientVit_zyj.py:171: FutureWarning: You are using torch.load

好的，我现在需要解决用户提到的在运行train_efficientVit_zyj.py脚本时遇到的torch.load的FutureWarning问题。首先，我得回忆一下PyTorch中关于模型加载的相关知识。用户提到的警告可能与加载模型时的参数设置有关...
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