如何在Linux用PyTorch训练模型 - 问答

在Linux上使用PyTorch训练模型的步骤如下：

安装Python和pip：确保你的系统上已经安装了Python。推荐使用Python 3.6或更高版本。你可以使用以下命令来安装pip（Python的包管理工具）：
```
sudo apt update
sudo apt install python3-pip
```
安装PyTorch： PyTorch官网提供了根据你的系统配置安装PyTorch的命令。你可以访问PyTorch官网，选择合适的选项（操作系统、包管理器、Python版本等），然后复制生成的命令并在终端中运行。例如：
```
pip3 install torch torchvision torchaudio
```
如果你需要GPU支持，请确保你的CUDA版本与PyTorch兼容，并安装相应的CUDA版本。
准备数据集：准备你的训练数据集。这通常涉及到数据的下载、清洗、预处理和划分成训练集、验证集和测试集。

编写模型代码：使用PyTorch编写你的模型。你可以从头开始定义模型，也可以使用预训练模型进行迁移学习。以下是一个简单的模型定义示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(6 * 6 * 6, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = self.fc1(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # all dimensions except the batch dimension
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

net = Net()

定义损失函数和优化器：选择一个损失函数来衡量模型的性能，并选择一个优化器来更新模型的权重。
```
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
```

训练模型：使用训练数据来训练模型。这个过程通常涉及到前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。

for epoch in range(2):  # 多次循环遍历数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入数据
        inputs, labels = data

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播 + 反向传播 + 优化
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印统计信息
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每2000个小批量打印一次
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

评估模型：使用验证集或测试集来评估模型的性能。

保存和加载模型：训练完成后，你可以保存模型以便以后使用，或者加载已保存的模型继续训练或推理。

# 保存模型
PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

# 加载模型
net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

以上步骤提供了一个基本的框架，你可以根据自己的需求进行调整。记得在训练过程中监控GPU的使用情况（如果你有的话），以及调整超参数以获得最佳性能。

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