土堆学习笔记——P29完整的模型训练套路(三)

一些细节:

在训练前 有一个tudui.train()的作用:

如果网络里有dropout/batchnorm等层,就需要用到tudui.train(),也就是没有这些层的话,tudui.train()没用调用不调用都行
在测试前 有一个tudui.eval()的作用:

同上

整个训练逻辑:

  1. 准备数据
  2. dataloader加载数据集
  3. 创建网络模型(看注释a
  4. 定义损失函数、优化器
  5. 设置训练网络的一些参数,如训练的次数、测试的次数、训练的轮数等
  6. (可选)添加tensorboard
  7. 开始第一轮训练,每轮训练包括 { 从dataloader取数据for data in train_dataloader,优化器优化模型,输出提示信息等 }
  8. 测试,最好要有with torch.no_grad(): { 可以自己定义一些指标,还有损失 }
  9. 展示网络在数据集上的效果,保存模型为.pth或者.pt等 { 官方推荐的保存方法为,torch.save(tudui.state_dict(), "tudui_{}.pth".format(i)),这样可以以字典形式保存模型的参数,不保存别的,少占内存 }

注释a: 创建网络模型为tudui = Tudui(),至于class Tudui,可以在另一个.py文件中,之后使用from在头文件那里引进来

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