python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 定义通道注意力
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, ratio=16):
"""
通道注意力机制初始化
参数:
in_channels: 输入特征图的通道数
ratio: 降维比例,用于减少参数量,默认为16
"""
super().__init__()
# 全局平均池化,将每个通道的特征图压缩为1x1,保留通道间的平均值信息
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
# 全局最大池化,将每个通道的特征图压缩为1x1,保留通道间的最显著特征
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
# 共享全连接层,用于学习通道间的关系
# 先降维(除以ratio),再通过ReLU激活,最后升维回原始通道数
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_channels, in_channels // ratio, bias=False), # 降维层
nn.ReLU(), # 非线性激活函数
nn.Linear(in_channels // ratio, in_channels, bias=False) # 升维层
)
# Sigmoid函数将输出映射到0-1之间,作为各通道的权重
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
"""
前向传播函数
参数:
x: 输入特征图,形状为 [batch_size, channels, height, width]
返回:
调整后的特征图,通道权重已应用
"""
# 获取输入特征图的维度信息,这是一种元组的解包写法
b, c, h, w = x.shape
# 对平均池化结果进行处理:展平后通过全连接网络
avg_out = self.fc(self.avg_pool(x).view(b, c))
# 对最大池化结果进行处理:展平后通过全连接网络
max_out = self.fc(self.max_pool(x).view(b, c))
# 将平均池化和最大池化的结果相加并通过sigmoid函数得到通道权重
attention = self.sigmoid(avg_out + max_out).view(b, c, 1, 1)
# 将注意力权重与原始特征相乘,增强重要通道,抑制不重要通道
return x * attention #这个运算是pytorch的广播机制
python
## 空间注意力模块
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, kernel_size=7):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
# 通道维度池化
avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) # 平均池化:(B,1,H,W)
max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) # 最大池化:(B,1,H,W)
pool_out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) # 拼接:(B,2,H,W)
attention = self.conv(pool_out) # 卷积提取空间特征
return x * self.sigmoid(attention) # 特征与空间权重相乘
python
## CBAM模块
class CBAM(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, ratio=16, kernel_size=7):
super().__init__()
self.channel_attn = ChannelAttention(in_channels, ratio)
self.spatial_attn = SpatialAttention(kernel_size)
def forward(self, x):
x = self.channel_attn(x)
x = self.spatial_attn(x)
return x
python
# 测试下通过CBAM模块的维度变化
# 输入卷积的尺寸为
# 假设输入特征图:batch=2,通道=512,尺寸=26x26
x = torch.randn(2, 512, 26, 26)
cbam = CBAM(in_channels=512)
output = cbam(x) # 输出形状不变:(2, 512, 26, 26)
print(f"Output shape: {output.shape}") # 验证输出维度
Output shape: torch.Size([2, 512, 26, 26])
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 设置中文字体支持
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
# 检查GPU是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")
# 数据预处理(与原代码一致)
train_transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1),
transforms.RandomRotation(15),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])
test_transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])
# 加载数据集(与原代码一致)
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, transform=test_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
python
# 定义带有CBAM的CNN模型
class CBAM_CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CBAM_CNN, self).__init__()
# ---------------------- 第一个卷积块(带CBAM) ----------------------
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) # 批归一化
self.relu1 = nn.ReLU()
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.cbam1 = CBAM(in_channels=32) # 在第一个卷积块后添加CBAM
# ---------------------- 第二个卷积块(带CBAM) ----------------------
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu2 = nn.ReLU()
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.cbam2 = CBAM(in_channels=64) # 在第二个卷积块后添加CBAM
# ---------------------- 第三个卷积块(带CBAM) ----------------------
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)
self.relu3 = nn.ReLU()
self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.cbam3 = CBAM(in_channels=128) # 在第三个卷积块后添加CBAM
# ---------------------- 全连接层 ----------------------
self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512)
self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
# 第一个卷积块
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.cbam1(x) # 应用CBAM
# 第二个卷积块
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.pool2(x)
x = self.cbam2(x) # 应用CBAM
# 第三个卷积块
x = self.conv3(x)
x = self.bn3(x)
x = self.relu3(x)
x = self.pool3(x)
x = self.cbam3(x) # 应用CBAM
# 全连接层
x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)
x = self.fc1(x)
x = self.relu3(x)
x = self.dropout(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 初始化模型并移至设备
model = CBAM_CNN().to(device)
# 统计模型参数
total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"模型总参数: {total_params:,}")
print(f"可训练参数: {trainable_params:,}")
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=3, factor=0.5)
模型总参数: 1,150,896
可训练参数: 1,150,896
python
# 训练函数
def train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs):
# 初始化TensorBoard
writer = SummaryWriter('runs/cbam_cnn_experiment')
model.train()
all_iter_losses = []
iter_indices = []
train_acc_history = []
test_acc_history = []
train_loss_history = []
test_loss_history = []
for epoch in range(epochs):
running_loss = 0.0
correct = 0
total = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
iter_loss = loss.item()
all_iter_losses.append(iter_loss)
iter_indices.append(epoch * len(train_loader) + batch_idx + 1)
running_loss += iter_loss
_, predicted = output.max(1)
total += target.size(0)
correct += predicted.eq(target).sum().item()
if (batch_idx + 1) % 100 == 0:
print(f'Epoch: {epoch+1}/{epochs} | Batch: {batch_idx+1}/{len(train_loader)} '
f'| 单Batch损失: {iter_loss:.4f} | 累计平均损失: {running_loss/(batch_idx+1):.4f}')
epoch_train_loss = running_loss / len(train_loader)
epoch_train_acc = 100. * correct / total
train_acc_history.append(epoch_train_acc)
train_loss_history.append(epoch_train_loss)
# 测试阶段
model.eval()
test_loss = 0
correct_test = 0
total_test = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
test_loss += criterion(output, target).item()
_, predicted = output.max(1)
total_test += target.size(0)
correct_test += predicted.eq(target).sum().item()
epoch_test_loss = test_loss / len(test_loader)
epoch_test_acc = 100. * correct_test / total_test
test_acc_history.append(epoch_test_acc)
test_loss_history.append(epoch_test_loss)
scheduler.step(epoch_test_loss)
print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs} 完成 | 训练准确率: {epoch_train_acc:.2f}% | 测试准确率: {epoch_test_acc:.2f}%')
# 记录训练指标
writer.add_scalar('Loss/train', epoch_train_loss, epoch)
writer.add_scalar('Accuracy/train', epoch_train_acc, epoch)
writer.add_scalar('Loss/test', epoch_test_loss, epoch)
writer.add_scalar('Accuracy/test', epoch_test_acc, epoch)
# 记录学习率
writer.add_scalar('Learning Rate', optimizer.param_groups[0]['lr'], epoch)
# 记录第一层卷积权重分布
for name, param in model.named_parameters():
if 'conv1.weight' in name:
writer.add_histogram('conv1/weights', param, epoch)
break
# 关闭TensorBoard
writer.close()
plot_iter_losses(all_iter_losses, iter_indices)
plot_epoch_metrics(train_acc_history, test_acc_history, train_loss_history, test_loss_history)
return epoch_test_acc
# 绘图函数
def plot_iter_losses(losses, indices):
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(indices, losses, 'b-', alpha=0.7, label='Iteration Loss')
plt.xlabel('Iteration(Batch序号)')
plt.ylabel('损失值')
plt.title('每个 Iteration 的训练损失')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
def plot_epoch_metrics(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
epochs = range(1, len(train_acc) + 1)
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs, train_acc, 'b-', label='训练准确率')
plt.plot(epochs, test_acc, 'r-', label='测试准确率')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('准确率 (%)')
plt.title('训练和测试准确率')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs, train_loss, 'b-', label='训练损失')
plt.plot(epochs, test_loss, 'r-', label='测试损失')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('损失值')
plt.title('训练和测试损失')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 执行训练
epochs = 50
print("开始使用带CBAM的CNN训练模型...")
final_accuracy = train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, scheduler, device, epochs)
print(f"训练完成!最终测试准确率: {final_accuracy:.2f}%")
# # 保存模型
# torch.save(model.state_dict(), 'cifar10_cbam_cnn_model.pth')
# print("模型已保存为: cifar10_cbam_cnn_model.pth")
python
开始使用带CBAM的CNN训练模型...
Epoch: 1/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.9283 | 累计平均损失: 1.9808
Epoch: 1/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.9207 | 累计平均损失: 1.8570
Epoch: 1/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.6071 | 累计平均损失: 1.7736
Epoch: 1/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 1.5910 | 累计平均损失: 1.7162
Epoch: 1/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.4540 | 累计平均损失: 1.6698
Epoch: 1/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 1.4904 | 累计平均损失: 1.6304
Epoch: 1/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 1.3273 | 累计平均损失: 1.5967
Epoch 1/50 完成 | 训练准确率: 42.18% | 测试准确率: 53.36%
Epoch: 2/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.2753 | 累计平均损失: 1.3787
Epoch: 2/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.2176 | 累计平均损失: 1.3335
Epoch: 2/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.3766 | 累计平均损失: 1.2993
Epoch: 2/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 1.3427 | 累计平均损失: 1.2790
Epoch: 2/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.0822 | 累计平均损失: 1.2623
Epoch: 2/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 1.0790 | 累计平均损失: 1.2460
Epoch: 2/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 1.1139 | 累计平均损失: 1.2312
Epoch 2/50 完成 | 训练准确率: 56.27% | 测试准确率: 63.29%
Epoch: 3/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.1049 | 累计平均损失: 1.0801
Epoch: 3/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.1659 | 累计平均损失: 1.0868
Epoch: 3/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.9939 | 累计平均损失: 1.0843
Epoch: 3/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.9159 | 累计平均损失: 1.0748
Epoch: 3/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.2012 | 累计平均损失: 1.0704
Epoch: 3/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.7942 | 累计平均损失: 1.0650
Epoch: 3/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.9992 | 累计平均损失: 1.0582
Epoch 3/50 完成 | 训练准确率: 62.40% | 测试准确率: 69.77%
Epoch: 4/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 1.0451 | 累计平均损失: 0.9778
Epoch: 4/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.1742 | 累计平均损失: 0.9691
Epoch: 4/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.8610 | 累计平均损失: 0.9712
Epoch: 4/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.9822 | 累计平均损失: 0.9666
Epoch: 4/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.6873 | 累计平均损失: 0.9633
Epoch: 4/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.9582 | 累计平均损失: 0.9617
Epoch: 4/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.9254 | 累计平均损失: 0.9542
Epoch 4/50 完成 | 训练准确率: 66.04% | 测试准确率: 72.34%
Epoch: 5/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.9487 | 累计平均损失: 0.9081
Epoch: 5/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 1.0572 | 累计平均损失: 0.9093
Epoch: 5/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.1424 | 累计平均损失: 0.9039
Epoch: 5/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.8799 | 累计平均损失: 0.9033
Epoch: 5/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 1.2978 | 累计平均损失: 0.9005
Epoch: 5/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.8672 | 累计平均损失: 0.8992
Epoch: 5/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.8247 | 累计平均损失: 0.8939
Epoch 5/50 完成 | 训练准确率: 68.47% | 测试准确率: 73.13%
Epoch: 6/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.5644 | 累计平均损失: 0.8420
Epoch: 6/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.7484 | 累计平均损失: 0.8533
Epoch: 6/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.5719 | 累计平均损失: 0.8518
Epoch: 6/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.8136 | 累计平均损失: 0.8486
Epoch: 6/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.9129 | 累计平均损失: 0.8466
Epoch: 6/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.8355 | 累计平均损失: 0.8438
Epoch: 6/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.6586 | 累计平均损失: 0.8421
Epoch 6/50 完成 | 训练准确率: 70.29% | 测试准确率: 75.67%
Epoch: 7/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.7663 | 累计平均损失: 0.8060
Epoch: 7/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.8747 | 累计平均损失: 0.8101
Epoch: 7/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.7717 | 累计平均损失: 0.8121
Epoch: 7/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.4878 | 累计平均损失: 0.8067
Epoch: 7/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.6725 | 累计平均损失: 0.8077
Epoch: 7/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.9056 | 累计平均损失: 0.8009
Epoch: 7/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.8382 | 累计平均损失: 0.8028
Epoch 7/50 完成 | 训练准确率: 71.78% | 测试准确率: 77.11%
Epoch: 8/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.6227 | 累计平均损失: 0.7765
Epoch: 8/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.7743 | 累计平均损失: 0.7596
Epoch: 8/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 1.0058 | 累计平均损失: 0.7659
Epoch: 8/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.6113 | 累计平均损失: 0.7680
Epoch: 8/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.8460 | 累计平均损失: 0.7669
Epoch: 8/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.7166 | 累计平均损失: 0.7702
Epoch: 8/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.7110 | 累计平均损失: 0.7690
Epoch 8/50 完成 | 训练准确率: 73.19% | 测试准确率: 77.86%
Epoch: 9/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.8051 | 累计平均损失: 0.7152
Epoch: 9/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.8022 | 累计平均损失: 0.7369
Epoch: 9/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.6755 | 累计平均损失: 0.7380
Epoch: 9/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.8298 | 累计平均损失: 0.7400
Epoch: 9/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.7428 | 累计平均损失: 0.7365
Epoch: 9/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.5454 | 累计平均损失: 0.7349
Epoch: 9/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.6895 | 累计平均损失: 0.7361
Epoch 9/50 完成 | 训练准确率: 74.06% | 测试准确率: 78.54%
Epoch: 10/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.6894 | 累计平均损失: 0.7211
Epoch: 10/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.7468 | 累计平均损失: 0.7158
Epoch: 10/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.6652 | 累计平均损失: 0.7144
Epoch: 10/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.8177 | 累计平均损失: 0.7136
Epoch: 10/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.7905 | 累计平均损失: 0.7162
Epoch: 10/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.5563 | 累计平均损失: 0.7139
Epoch: 10/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.8269 | 累计平均损失: 0.7130
Epoch 10/50 完成 | 训练准确率: 74.92% | 测试准确率: 78.95%
Epoch: 11/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.6810 | 累计平均损失: 0.6872
Epoch: 11/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.5852 | 累计平均损失: 0.6886
Epoch: 11/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.7648 | 累计平均损失: 0.6936
Epoch: 11/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.6400 | 累计平均损失: 0.6948
Epoch: 11/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.9403 | 累计平均损失: 0.6919
Epoch: 11/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.5281 | 累计平均损失: 0.6899
Epoch: 11/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.5923 | 累计平均损失: 0.6893
Epoch 11/50 完成 | 训练准确率: 75.91% | 测试准确率: 79.61%
Epoch: 12/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.6209 | 累计平均损失: 0.6633
Epoch: 12/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.5048 | 累计平均损失: 0.6724
Epoch: 12/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.7051 | 累计平均损失: 0.6775
Epoch: 12/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.8135 | 累计平均损失: 0.6785
Epoch: 12/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.7148 | 累计平均损失: 0.6798
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Epoch 45/50 完成 | 训练准确率: 84.75% | 测试准确率: 84.73%
Epoch: 46/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.6075 | 累计平均损失: 0.4179
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Epoch 46/50 完成 | 训练准确率: 84.66% | 测试准确率: 84.92%
Epoch: 47/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.3911 | 累计平均损失: 0.4165
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Epoch 47/50 完成 | 训练准确率: 84.53% | 测试准确率: 85.19%
Epoch: 48/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.3407 | 累计平均损失: 0.4269
Epoch: 48/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.4291 | 累计平均损失: 0.4359
Epoch: 48/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.4116 | 累计平均损失: 0.4301
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Epoch: 48/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.3441 | 累计平均损失: 0.4286
Epoch: 48/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.2028 | 累计平均损失: 0.4260
Epoch 48/50 完成 | 训练准确率: 85.02% | 测试准确率: 85.23%
Epoch: 49/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.3993 | 累计平均损失: 0.4301
Epoch: 49/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.4408 | 累计平均损失: 0.4256
Epoch: 49/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.3827 | 累计平均损失: 0.4271
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Epoch: 49/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.4613 | 累计平均损失: 0.4291
Epoch: 49/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.4553 | 累计平均损失: 0.4281
Epoch 49/50 完成 | 训练准确率: 84.85% | 测试准确率: 84.77%
Epoch: 50/50 | Batch: 100/782 | 单Batch损失: 0.3624 | 累计平均损失: 0.4279
Epoch: 50/50 | Batch: 200/782 | 单Batch损失: 0.3627 | 累计平均损失: 0.4249
Epoch: 50/50 | Batch: 300/782 | 单Batch损失: 0.5760 | 累计平均损失: 0.4246
Epoch: 50/50 | Batch: 400/782 | 单Batch损失: 0.3062 | 累计平均损失: 0.4201
Epoch: 50/50 | Batch: 500/782 | 单Batch损失: 0.3788 | 累计平均损失: 0.4223
Epoch: 50/50 | Batch: 600/782 | 单Batch损失: 0.4791 | 累计平均损失: 0.4217
Epoch: 50/50 | Batch: 700/782 | 单Batch损失: 0.3514 | 累计平均损失: 0.4232
Epoch 50/50 完成 | 训练准确率: 85.19% | 测试准确率: 85.07%

训练完成!最终测试准确率: 85.07%