大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import argparse
from resnet18 import ResNet18
# 定义是否使用GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 参数设置,使得我们能够手动输入命令行参数，就是让风格变得和Linux命令行差不多
#然后创建一个解析对象；然后向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项，每一个add_argument方法对应一个你要关注的参数或选项；最后调用parse_args()方法进行解析；
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch CIFAR10 Training')
parser.add_argument('--outf', default='./model18/', help='folder to output images and model checkpoints') #输出结果保存路径
parser.add_argument('--net', default='./model18/Resnet18.pth', help="path to net (to continue training)") #恢复训练时的模型路径
args = parser.parse_args()
# 超参数设置
EPOCH = 135 #遍历数据集次数
pre_epoch = 0 # 定义已经遍历数据集的次数
BATCH_SIZE = 128 #批处理尺寸(batch_size)
LR = 0.1 #学习率
# 准备数据集并预处理
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4), #先四周填充0，在吧图像随机裁剪成32*32
transforms.RandomHorizontalFlip(), #图像一半的概率翻转，一半的概率不翻转
transforms.ToTensor(), #维度转化 由32x32x3 ->3x32x32
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)), #R,G,B每层的归一化用到的均值和方差 即参数为变换过程，而非最终结果。
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),
])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=False, transform=transform_train) #训练数据集
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2) #生成一个个batch进行批训练，组成batch的时候顺序打乱取
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=False, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)
# Cifar-10的标签
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
# 模型定义-ResNet
net = ResNet18().to(device)
# 定义损失函数和优化方式
criterion = nn.CrossEntropyLoss() #损失函数为交叉熵，多用于多分类问题,此标准将LogSoftMax和NLLLoss集成到一个类中。
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=LR, momentum=0.9, weight_decay=5e-4) #优化方式为mini-batch momentum-SGD，并采用L2正则化（权重衰减）
# 训练
if __name__ == "__main__":
best_acc = 85 #2 初始化best test accuracy
print("Start Training, Resnet-18!") # 定义遍历数据集的次数
with open("acc.txt", "w") as f:
with open("log.txt", "w")as f2:
for epoch in range(pre_epoch, EPOCH): #从先前次数开始训练
print('\nEpoch: %d' % (epoch + 1)) #输出当前次数
net.train() #这两个函数只要适用于Dropout与BatchNormalization的网络，会影响到训练过程中这两者的参数
#运用net.train()时，训练时每个min - batch时都会根据情况进行上述两个参数的相应调整，所有BatchNormalization的训练和测试时的操作不同。
sum_loss = 0.0 #损失数量
correct = 0.0 #准确数量
total = 0.0 #总共数量
for i, data in enumerate(trainloader, 0): #训练集合enumerate(sequence, [start=0])用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标
# 准备数据 i是序号 data是遍历的数据元素
length = len(trainloader) #训练数量
#print('训练数据数量：'+length)
inputs, labels = data # data的结构是：[4x3x32x32的张量,长度4的张量]
#print('直接赋值的张量data的inputs='+inputs+',labels='+labels)
#假想： inputs是当前输入的图像，label是当前图像的标签，这个data中每一个sample对应一个label
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) #将数据加载到device上
#print('进行数据转化后的inputs='+inputs+',,labels='+labels)
optimizer.zero_grad() #清空所有被优化过的Variable的梯度.
# forward + backward
outputs = net(inputs) #得到训练后的一个输出
#print(outputs)
loss = criterion(outputs, labels)
#print(loss)
loss.backward()
optimizer.step() #进行单次优化 (参数更新).
# 每训练1个batch打印一次loss和准确率
sum_loss += loss.item()
#print(sum_loss)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) #返回输入张量所有元素的最大值。 将dim维设定为1，其它与输入形状保持一致。
#这里采用torch.max。torch.max()的第一个输入是tensor格式，所以用outputs.data而不是outputs作为输入；第二个参数1是代表dim的意思，也就是取每一行的最大值，其实就是我们常见的取概率最大的那个index；第三个参数loss也是torch.autograd.Variable格式。
total += labels.size(0)
correct += predicted.eq(labels.data).cpu().sum()
print('[epoch:%d, iter:%d] Loss: %.03f | Acc: %.3f%% '
% (epoch + 1, (i + 1 + epoch * length), sum_loss / (i + 1), 100. * correct / total))
f2.write('%03d %05d |Loss: %.03f | Acc: %.3f%% '
% (epoch + 1, (i + 1 + epoch * length), sum_loss / (i + 1), 100. * correct / total))
f2.write('\n')
f2.flush()
# 每训练完一个epoch测试一下准确率
print("Waiting Test!")
with torch.no_grad(): #没有求导
correct = 0
total = 0
for data in testloader:
net.eval() #运用net.eval()时，由于网络已经训练完毕，参数都是固定的，因此每个min-batch的均值和方差都是不变的，因此直接运用所有batch的均值和方差。
images, labels = data
images, labels = images.to(device), labels.to(device)
outputs = net(images)
# 取得分最高的那个类 (outputs.data的索引号)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum()
print('测试分类准确率为：%.3f%%' % (100 * correct / total))
acc = 100. * correct / total
# 将每次测试结果实时写入acc.txt文件中
print('Saving model......')
torch.save(net.state_dict(), '%s/net_%03d.pth' % (args.outf, epoch + 1))
f.write("EPOCH=%03d,Accuracy= %.3f%%" % (epoch + 1, acc))
f.write('\n')
f.flush()
# 记录最佳测试分类准确率并写入best_acc.txt文件中
if acc > best_acc:
f3 = open("best_acc.txt", "w")
f3.write("EPOCH=%d,best_acc= %.3f%%" % (epoch + 1, acc))
f3.close()
best_acc = acc
print("Training Finished, TotalEPOCH=%d" % EPOCH)
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