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**前置知识： 

1、

（1）.train()：将模型设置为训练模式

（2）.eval()：将模型设置为评估模式

          不写也可以（只对特定网络模型有作用，如含有Dropout的）

2、

with torch.no_grad():：主要用于评估和推理，确保不会计算梯度，从而节省内存和加速计算。

3、

.item()的作用：将tensor型转为普通数值型

当你有一个只有一个元素的张量时，可以使用 .item() 来提取这个值。

a=torch.tensor(5)
print(a) #tensor(5)
print((a.item())) #5

 4、

如何由分类得分来计算正确率：

outputs=torch.tensor([[0.1,0.2],[0.3,0.4]
]) #两个样本的二分类得分preds=outputs.argmax(1) #1是横向对比，0是纵向对比，得到预测的分类：[1,1]targets=torch.tensor([0,1]) #正确的分类print(preds==targets) #tensor([False,  True])
print((preds==targets).sum()) #tensor(1)
print((preds==targets).sum().item()/2) #正确率=分类正确的样本数/总样本数，得0.5

**代码： 

import torch.optim
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom model import * #引入模型类文件

一、准备数据集： 

#准备数据集
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="../dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="../dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)train_set_size=len(train_set)
test_set_size=len(test_set)
print(f"训练数据集的长度为：{train_set_size}")
print(f"测试数据集的长度为：{test_set_size}")train_dataloader=DataLoader(train_set,batch_size=64)
test_dataloader=DataLoader(test_set,batch_size=64)

二、创建网络模型： 

模型类的定义单独写在一个文件夹里

import torch
from torch import nn#搭建神经网络
class Classification_CIFAR10(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,padding="same"), #stride默认等于1，padding没有设置则是0nn.MaxPool2d(kernel_size=2), #stride默认等于kernel_size，padding没有设置则是0nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,padding="same"),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=5,stride=1,padding="same"),nn.MaxPool2d(2),nn.Flatten(),nn.Linear(in_features=64*4*4,out_features=64),nn.Linear(in_features=64,out_features=10))def forward(self,x):x=self.model(x)return x#测试模型的正确性：设一个input，看output的尺寸是否正确
if __name__ == '__main__':model=Classification_CIFAR10()input=torch.ones((64,3,32,32))output=model(input)print(output.shape)#[ 0.0308, -0.0105, -0.0186,  0.2409, -0.0044,  0.0182,  0.1824, -0.0557, -0.1188,  0.0300]#输入：一张3通道的图像（大小为32*32）——>64通道（大小为4*4）——>全连接后linear成64通道——>最后linnear成10通道（即十个类别的得分）
#（1，3，32，32）——>（1，10）同理，（64，3，32，32）——>（64，10）

#创建网络模型
model_classification=Classification_CIFAR10()

三、参数和辅助工具的设置：

（损失函数，优化器；训练、测试的次数记录；tensorboard） 

#损失函数
loss_func=nn.CrossEntropyLoss() #optional表示参数是可选的#优化器
learning_rate=1e-2 #相当于(0.01)
optimizer=torch.optim.SGD(model_classification.parameters(),lr=learning_rate) #随机梯度下降#设置训练网络的一些参数
total_train_step=0 #记录训练的次数
total_test_step=0 #记录测试的次数
epoch=2 #训练、测试的轮数（一轮有多次，次数=imgs总数/每次处理的图片数）#添加tensorboard来监控数据的变化
writer=SummaryWriter("E:\DLearning\Learning\logs") #路径问题，换成绝对路径试一试

四、开始训练和测试： 

for i in range(epoch):print(f"——————————————第{i+1}轮训练开始——————————————")#训练步骤开始for data in train_dataloader:imgs,targets=dataoutputs=model_classification(imgs)#计算损失loss=loss_func(outputs,targets)#优化optimizer.zero_grad() #梯度清零loss.backward() #计算梯度并反向传播optimizer.step() #梯度优化（跳跃式）total_train_step=total_train_step+1if total_train_step%100==0: #逢百才打印、记录（更节省、更清晰）print(f"训练次数：{total_train_step},Loss：{loss.item()}")writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)#每训练完一轮后，用验证集来测试，看看训练的效果如何print(f"——————————————第{i + 1}轮测试开始——————————————")#测试步骤开始total_test_loss=0total_accuracy=0with torch.no_grad(): #不需要调优了，利用现有模型——>with里面的代码就没有了梯度，能保证不会对它进行调优（即使不调用也会累计梯度，会使进程变慢）for data in test_dataloader:imgs,targets=dataoutputs=model_classification(imgs)#求损失loss=loss_func(outputs,targets)total_test_loss+=loss.item()#求正确数（分类特有的）accuracy=(outputs.argmax(1)==targets).sum()total_accuracy+=accuracyprint(f"整体测试集的Loss:{total_test_loss}")print(f"整体测试集的正确率:{total_accuracy/test_set_size}")writer.add_scalar("test_total_loss",total_test_loss,i+1)writer.add_scalar("test_total_accuracy",total_accuracy/test_set_size,i+1)#保存每一轮的模型训练结果torch.save(model_classification,f"model{i+1}.pth")print("模型已保存")writer.close()