浙大疏锦行-CSDN博客
知识点回顾：
- 彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中
- 展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平
- dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout
作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。
在图像数据的格式以及模型定义的过程中，发现和之前结构化数据略有不同，主要差异体现在2处：
-
模型定义时需要展平图像
-
由于数据过大，需要将数据集进行分批次处理，往往涉及到dataset和dataloader来规范代码组织
python
# 先继续之前的代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader , Dataset # DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的工具
from torchvision import datasets, transforms # torchvision 是一个用于计算机视觉的库，datasets 和 transforms 是其中的模块
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
# 忽略警告信息
warnings.filterwarnings("ignore")
# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)
device = torch.device("mps")
print(f"使用设备: {device}")
# 1. 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 转换为张量并归一化到[0,1]
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # MNIST数据集的均值和标准差
])
# 2. 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(
root='./data',
train=True,
download=True,
transform=transform
)
test_dataset = datasets.MNIST(
root='./data',
train=False,
transform=transform
)
# 3. 创建数据加载器
batch_size = 64 # 每批处理64个样本
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
# 4. 定义模型、损失函数和优化器
class MLP(nn.Module):
def __init__(self):
super(MLP, self).__init__()
self.flatten = nn.Flatten() # 将28x28的图像展平为784维向量
self.layer1 = nn.Linear(784, 128) # 第一层：784个输入，128个神经元
self.relu = nn.ReLU() # 激活函数
self.layer2 = nn.Linear(128, 10) # 第二层：128个输入，10个输出（对应10个数字类别）
def forward(self, x):
x = self.flatten(x) # 展平图像
x = self.layer1(x) # 第一层线性变换
x = self.relu(x) # 应用ReLU激活函数
x = self.layer2(x) # 第二层线性变换，输出logits
return x
# 初始化模型
model = MLP()
model = model.to(device) # 将模型移至GPU（如果可用）
# from torchsummary import summary # 导入torchsummary库
# print("\n模型结构信息：")
# summary(model, input_size=(1, 28, 28)) # 输入尺寸为MNIST图像尺寸
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数，适用于多分类问题
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Adam优化器
# 5. 训练模型（记录每个 iteration 的损失）
def train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, device, epochs):
model.train() # 设置为训练模式
# 新增：记录每个 iteration 的损失
all_iter_losses = [] # 存储所有 batch 的损失
iter_indices = [] # 存储 iteration 序号（从1开始）
for epoch in range(epochs):
running_loss = 0.0
correct = 0
total = 0
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# enumerate() 是 Python 内置函数，用于遍历可迭代对象（如列表、元组）并同时获取索引和值。
# batch_idx：当前批次的索引（从 0 开始）
# (data, target)：当前批次的样本数据和对应的标签，是一个元组，这是因为dataloader内置的getitem方法返回的是一个元组，包含数据和标签。
# 只需要记住这种固定写法即可
data, target = data.to(device), target.to(device) # 移至GPU(如果可用)
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
output = model(data) # 前向传播
loss = criterion(output, target) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
# 记录当前 iteration 的损失（注意：这里直接使用单 batch 损失，而非累加平均）
iter_loss = loss.item()
all_iter_losses.append(iter_loss)
iter_indices.append(epoch * len(train_loader) + batch_idx + 1) # iteration 序号从1开始
# 统计准确率和损失
running_loss += loss.item() #将loss转化为标量值并且累加到running_loss中，计算总损失
_, predicted = output.max(1) # output：是模型的输出（logits），形状为 [batch_size, 10]（MNIST 有 10 个类别）
# 获取预测结果，max(1) 返回每行（即每个样本）的最大值和对应的索引，这里我们只需要索引
total += target.size(0) # target.size(0) 返回当前批次的样本数量，即 batch_size，累加所有批次的样本数，最终等于训练集的总样本数
correct += predicted.eq(target).sum().item() # 返回一个布尔张量，表示预测是否正确，sum() 计算正确预测的数量，item() 将结果转换为 Python 数字
# 每100个批次打印一次训练信息（可选：同时打印单 batch 损失）
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}')
# 测试、打印 epoch 结果
epoch_train_loss = running_loss / len(train_loader)
epoch_train_acc = 100. * correct / total
epoch_test_loss, epoch_test_acc = test(model, test_loader, criterion, device)
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}%')
# 绘制所有 iteration 的损失曲线
plot_iter_losses(all_iter_losses, iter_indices)
# 保留原 epoch 级曲线（可选）
# plot_metrics(train_losses, test_losses, train_accuracies, test_accuracies, epochs)
return epoch_test_acc # 返回最终测试准确率这里先不写早停策略，因为规范的早停策略需要用到验证集，一般还需要划分测试集
-
划分数据集：训练集、验证集、测试集。
-
训练过程中，使用验证集触发早停。
-
训练结束后，仅用测试集运行一次测试函数，得到最终准确率。
python
# 6. 测试模型（不变）
def test(model, test_loader, criterion, device):
model.eval() # 设置为评估模式
test_loss = 0
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad(): # 不计算梯度，节省内存和计算资源
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 += target.size(0)
correct += predicted.eq(target).sum().item()
avg_loss = test_loss / len(test_loader)
accuracy = 100. * correct / total
return avg_loss, accuracy # 返回损失和准确率
# 7. 绘制每个 iteration 的损失曲线
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()
# 8. 执行训练和测试（设置 epochs=2 验证效果）
epochs = 2
print("开始训练模型...")
final_accuracy = train(model, train_loader, test_loader, criterion, optimizer, device, epochs)
print(f"训练完成！最终测试准确率: {final_accuracy:.2f}%")