如何训练网络模型
2024年11月30日 14:15
以下是训练网络模型的一般步骤：
1. **创建/导入数据集**：
- 导入官方数据集：官方数据集存在于torchvision.datasets里。
- 导入自己的数据集：需要重写datasets和dataloader部分，并将数据集进行标注。一般进行模型训练时需要3个数据集，分别是训练集、测试集、验证集，数据比例大概是1:1:8。训练集用于对模型进行训练，验证集用于模型的参数和超参数调整以提高模型的准确性，测试集用于模型的检测，以验证模型的检测效果。
2. **加载数据集**：只能使用dataloader方法将数据集传入神经网络进行模型训练。
3. **搭建网络模型并实例化**：可参考神经网络骨架搭建及卷积、神经网络 - 卷积层和池化层、神经网络 - ReLU和线性层等相关知识。
4. **定义损失函数和优化器**：可参考损失函数介绍和优化器介绍相关知识。
5. **设置网络模型训练参数**：将训练集输入训练时，需要设置损失函数来检验输出得分与目标值间的差异，并通过误差进行反向传播求出梯度，将梯度用于优化器优化改善模型相关参数。
6. **验证模型**：一般将模型训练一轮后，使用验证集对优化后的模型进行验证，在此过程中，只使用该模型，不调整其相关参数。可使用文件的方式调用torch.no_grad()方法以保留模型梯度，通过误差率、正确率等相关参数对其检验。
7. **训练曲线可视化**：一般仅有数据显示难以直观表现出模型的具体性能，因此需要将验证方法中的相关参数进行可视化，如损失率、准确率、召回率等，可使用matplotlib和tensorboard进行可视化。
8. **保存模型参数**：在训练过程中需要将性能效果最好的模型进行保存。使用torch.save()可以保存整个模型，若只想保存模型参数，可以用state_dict()方法获取模型的参数字典，然后再保存。若保存和加载模型参数时使用的是不同的设备（如CPU和GPU），会导致加载失败，所以在保存模型时应保证模型和参数都在同一个设备上，并在加载时指定相同的设备。
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