通过定义模型结构、训练函数、验证函数和测试函数,我们可以方便地进行深度学习模型的训练和评估。通过合理的设置损失函数、优化器和数据集,我们可以训练出高性能的模型,并对其进行验证和测试。 使用PyTorch进行模型训练、验证和测试的代码示例如上所示,希望对读者理解和应用深度学习模型训练过程有所帮助。通过掌握这些基本的...
# 2. 创建训练、验证和测试数据加载器 train_loader = ... val_loader = ... test_loader = ... # 3. 创建PyTorch Lightning训练器 model = MyModel() trainer = pl.Trainer( gpus=1, # 指定使用的GPU数量 max_epochs=10, # 最大训练轮数 checkpoint_callback=ModelCheckpoint(dirpath='checkpoints'...
要将给定的数据集划分为训练集、测试集和验证集,你可以按照以下步骤操作,并参考提供的代码片段: 导入PyTorch库: 首先,你需要导入PyTorch库和其他必要的模块。 python import torch from torch.utils.data import DataLoader, random_split 加载数据集: 根据你的数据集格式,选择合适的PyTorch数据集类进行加载。例如,如...