Pytorch模型训练笔记(一)_用pycharm训练pytorch模型

.首先进行pytorch的环境搭建

首先观察自己的python版本,目前pytorch最高支持python3.9系列。高于3.9的版本先删除安装至3.9及其以下。

这里还需要进行pycharm集成环境的搭建与配置。推荐直接观看马士兵教育的教程。

传送门: 杨淑娟老师亲授，Python全套教程！（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili

完成python搭建以后先进行如下操作:

WIN+R 输入cmd 再输入nvidia-smi 看见下面两个参数

 我的是拯救者R7000P2021版本  Version 472    CUDA 11.4   自己的版本对应图如下:

这里记住这两个参数方便后续安装:

进入Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform下载anaconda

 

 如果不是3.9，可以点击下方

 

自行选择自己的版本。

安装一路默认但是需要再这一步

 

 

点击确定即可。

然后再最近安装打开Anaconda Prompt

现这个base环境就是对的

然后输入

conda create -n pytorch python=3.x 

   这里x就是你的python版本

 

 

出现这个然后摁y一路安装

输入activate pytorch 如果你是AMD显卡就没事了，如果你是英伟达显卡你还需要手动进入pytorch环境 下面有

                            二.安装Pytorch

传送门：PyTorch

 

AMD显卡选择CPU  英伟达就如图了  复制Run this Command 后面的代码

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

这个代码直接复制到刚才打开的Prompt里面运行，一路安装就行。

如果感觉慢还可以使用清华镜像

需要先把下面4个代码运行

​
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 
conda config --set show_channel_urls yes
 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 
​

然后把-c pytorch 删掉 运行 就安装OK了

最后检测到底安装OK没，再pytorch环境下

1. 先输入python
2. 输入import torch  引入torch库
3. torch.cuda.is_available()  返回值True就OK
4. 如果是False 可能是显卡驱动太低，更新以下就行。或者是在base环境下安装的pytorch 赶紧回去在pytorch里面安装把。
5. 如果还是返回过去发现报错，第二次在pytorch里面安装的时候不要用镜像，老老实实等待吧。
6. 
7. 

 最后像我这样就OK了。

                      

                                              Pycharm模型训练源码

import torch
import numpy as np
import os
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
from torch.optim import Adam
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import Compose,ToTensor,Normalize
BATCH_SIZE = 128
TEST_BATCH_SIZE=1000
#1.准备数据集
def get_dataloader(train=True,batch_size=BATCH_SIZE):
    transform_fn=Compose([
        ToTensor(),
        Normalize(mean=(0.1307,),std=(0.3081,))#mean和std的形状和通道数相同
 
    ])
    dataset = MNIST(root="./data",train=train,transform=transform_fn,download=True)
    data_loader = DataLoader(dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)
    return data_loader
#2.构建模型
class MnistMode(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MnistMode, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1*28*28,28)
        self.fc2 = nn.Linear(28,10)
 
 
 
    def forward(self,input):
        #1.修改形状
        x = input.view([input.size(0),1*28*28])
        #2.进行全连接的操作
        x = self.fc1(x)
        #3.激活函数处理,形状不会发生变化
        x = F.relu(x)
        #4.输出层
        out = self.fc2(x)
 
        return F.log_softmax(out)
model = MnistMode()
optimizer = Adam(model.parameters(),lr=0.001)
if os.path.exists("./model/model.pkl"):#如果路径存在
    #加载训练好的模型文件
    model.load_state_dict(torch.load("./model/model.pkl"))
    #加载训练好的模型文件
    optimizer.load_state_dict(torch.load("./model/optimizer.pkl"))
def train(epoch):
    """实现训练过程"""
    data_loader = get_dataloader()
    for idx,(input,traget) in enumerate(data_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output=model(input)#调用模型得到预测值
        loss=F.nll_loss(output,traget)#得到损失
        loss.backward()#反向传播
        optimizer.step()#梯度更新
        if idx%10==0:
            print(epoch,idx,loss.item())
        #模型的保存
        if idx%100==0:
            torch.save(model.state_dict(),"./model/model.pkl")
            torch.save(optimizer.state_dict(), "./model/optimizer.pkl")
def test():#测试集
    loss_list = []
    acc_list = []
    test_dataloader = get_dataloader(train=False,batch_size=TEST_BATCH_SIZE)
    for idx,(input,traget) in enumerate(test_dataloader):
        with torch.no_grad():
            output=model(input)
            cur_loss = F.nll_loss(output,traget)
            loss_list.append(cur_loss)
            #计算准确率
            pred=output.max(dim=-1)[-1]
            cur_acc=pred.eq(traget).float().mean()
            acc_list.append(cur_acc)
    print('平均准确,平均损失',np.mean(acc_list),np.mean(loss_list))
 
 
if __name__ == '__main__':
    # for i in range(3):#训练3轮
    #  train(i)
    test()