复制
收藏
提问
全网

from model import AttU_Net as UNet from utils.dataset import ISBI_Loader from torch import optim import torch.nn as nn import torch def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001): # 加载训练集 isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义RMSprop算法 optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9) # 定义了一个名为`optimizer`的优化器，它是基于RMSprop算法的。这个优化器用于在训练神经网络时更新网络的权重。具体参数如下： # `net.parameters()`：这是神经网络`net`的所有可学习参数，包括权重和偏置。 # `lr`：学习率，用于控制每次更新权重时的步长。 # `weight_decay`：权重衰减，用于控制权重更新的幅度。 # `momentum`：动量，用于加速梯度下降过程。 # RMSProp 是一种自适应的优化算法 # RMSprop 主要通过对权重更新公式进行修改，引入了指数加权平均值来平滑梯度，w = w - learning_rate * sqrt(cache + epsilon) * grad， # 其中，`learning_rate` 是学习率，`cache` 是梯度的一阶矩（均值），`grad` 是当前梯度，`epsilon` 是一个很小的常数，用于避免除以零的情况。 # RMSprop 的优点在于，它能够适应不同梯度的大小，当梯度较大时，更新幅度较小，避免权重更新过大；当梯度较小时，更新幅度较大，使权重收敛更快。 # 定义Loss算法 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 这个损失函数通常用于二分类任务中，这个项目只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务 # best_loss统计，初始化为正无穷 best_loss = float('inf') # 训练epochs次 for epoch in range(epochs): # 训练模式 net.train() # 按照batch_size开始训练 for image, label in train_loader: optimizer.zero_grad() # 将模型参数的梯度归零 # 将数据拷贝到device中 image = image.to(device=device, dtype=torch.float32) # 将输入图像（image）和标签（label）从CPU内存复制到GPU显存中，并转换为浮点类型（torch.float32）。 label = label.to(device=device, dtype=torch.float32) # 使用网络参数，输出预测结果 pred = net(image) # 计算loss loss = criterion(pred, label) print('Loss/train', loss.item()) # 保存loss值最小的网络参数 if loss < best_loss: best_loss = loss torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth') # 更新参数 loss.backward() optimizer.step() # 参数更新 if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道1，分类为1。 net = UNet(img_ch=1, output_ch=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址，开始训练 data_path = "D:\\AAAmodel\\model\\data\\train" train_net(net, device, data_path)

5月前
全网
文档
学术
百科
知识库
时间不限
自动

理解问题from model import AttU_Net as UNet from utils.dataset import ISBI_Loader from torch import optim import torch.nn as nn import torch def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001): # 加载训练集 isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义RMSprop算法 optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9) # 定义了一个名为`optimizer`的优化器，它是基于RMSprop算法的。这个优化器用于在训练神经网络时更新网络的权重。具体参数如下： # `net.parameters()`：这是神经网络`net`的所有可学习参数，包括权重和偏置。 # `lr`：学习率，用于控制每次更新权重时的步长。 # `weight_decay`：权重衰减，用于控制权重更新的幅度。 # `momentum`：动量，用于加速梯度下降过程。 # RMSProp 是一种自适应的优化算法 # RMSprop 主要通过对权重更新公式进行修改，引入了指数加权平均值来平滑梯度，w = w - learning_rate * sqrt(cache + epsilon) * grad， # 其中，`learning_rate` 是学习率，`cache` 是梯度的一阶矩（均值），`grad` 是当前梯度，`epsilon` 是一个很小的常数，用于避免除以零的情况。 # RMSprop 的优点在于，它能够适应不同梯度的大小，当梯度较大时，更新幅度较小，避免权重更新过大；当梯度较小时，更新幅度较大，使权重收敛更快。 # 定义Loss算法 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 这个损失函数通常用于二分类任务中，这个项目只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务 # best_loss统计，初始化为正无穷 best_loss = float('inf') # 训练epochs次 for epoch in range(epochs): # 训练模式 net.train() # 按照batch_size开始训练 for image, label in train_loader: optimizer.zero_grad() # 将模型参数的梯度归零 # 将数据拷贝到device中 image = image.to(device=device, dtype=torch.float32) # 将输入图像（image）和标签（label）从CPU内存复制到GPU显存中，并转换为浮点类型（torch.float32）。 label = label.to(device=device, dtype=torch.float32) # 使用网络参数，输出预测结果 pred = net(image) # 计算loss loss = criterion(pred, label) print('Loss/train', loss.item()) # 保存loss值最小的网络参数 if loss < best_loss: best_loss = loss torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth') # 更新参数 loss.backward() optimizer.step() # 参数更新 if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道1，分类为1。 net = UNet(img_ch=1, output_ch=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址，开始训练 data_path = "D:\\AAAmodel\\model\\data\\train" train_net(net, device, data_path)

已完成理解「from model import AttU_Net as UNet from utils.dataset import ISBI_Loader from torch import optim import torch.nn as nn import torch def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001): # 加载训练集 isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义RMSprop算法 optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9) # 定义了一个名为`optimizer`的优化器，它是基于RMSprop算法的。这个优化器用于在训练神经网络时更新网络的权重。具体参数如下： # `net.parameters()`：这是神经网络`net`的所有可学习参数，包括权重和偏置。 # `lr`：学习率，用于控制每次更新权重时的步长。 # `weight_decay`：权重衰减，用于控制权重更新的幅度。 # `momentum`：动量，用于加速梯度下降过程。 # RMSProp 是一种自适应的优化算法 # RMSprop 主要通过对权重更新公式进行修改，引入了指数加权平均值来平滑梯度，w = w - learning_rate * sqrt(cache + epsilon) * grad， # 其中，`learning_rate` 是学习率，`cache` 是梯度的一阶矩（均值），`grad` 是当前梯度，`epsilon` 是一个很小的常数，用于避免除以零的情况。 # RMSprop 的优点在于，它能够适应不同梯度的大小，当梯度较大时，更新幅度较小，避免权重更新过大；当梯度较小时，更新幅度较大，使权重收敛更快。 # 定义Loss算法 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 这个损失函数通常用于二分类任务中，这个项目只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务 # best_loss统计，初始化为正无穷 best_loss = float('inf') # 训练epochs次 for epoch in range(epochs): # 训练模式 net.train() # 按照batch_size开始训练 for image, label in train_loader: optimizer.zero_grad() # 将模型参数的梯度归零 # 将数据拷贝到device中 image = image.to(device=device, dtype=torch.float32) # 将输入图像（image）和标签（label）从CPU内存复制到GPU显存中，并转换为浮点类型（torch.float32）。 label = label.to(device=device, dtype=torch.float32) # 使用网络参数，输出预测结果 pred = net(image) # 计算loss loss = criterion(pred, label) print('Loss/train', loss.item()) # 保存loss值最小的网络参数 if loss < best_loss: best_loss = loss torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth') # 更新参数 loss.backward() optimizer.step() # 参数更新 if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道1，分类为1。 net = UNet(img_ch=1, output_ch=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址，开始训练 data_path = "D:\\AAAmodel\\model\\data\\train" train_net(net, device, data_path)」

展开阅读网页

在提供的代码中，定义了一个名为 train_net 的函数，其目的是训练一个基于PyTorch的UNet模型，用于图像分割任务。以下是对代码的详细解释：

  1. 加载数据集：首先，代码通过 ISBI_Loader 类加载训练集数据，该类可能定义了如何加载和处理图像数据集。然后，使用 torch.utils.data.DataLoader 创建了一个数据加载器 train_loader，它负责以指定的批量大小 batch_size 加载数据，并在每个epoch开始时对数据进行打乱 shuffle=True。

  2. 定义优化器：使用 torch.optim.RMSprop 定义了一个优化器 optimizer。RMSprop 是一种自适应学习率优化算法，适用于非凸优化问题。优化器的参数包括：

    • net.parameters()：模型的所有可学习参数。
    • lr=lr：学习率，控制权重更新的步长。
    • weight_decay=1e-8：权重衰减，用于正则化以防止过拟合。
    • momentum=0.9：动量，用于加速梯度下降过程，提高收敛速度。

  3. 定义损失函数：使用 torch.nn.BCEWithLogitsLoss 定义了二元分类的损失函数 criterion。这个损失函数结合了 sigmoid 激活函数和 binary cross entropy 损失，适用于二分类问题。

  4. 训练过程：代码通过一个外部循环遍历指定的轮数 epochs。在每个epoch中，模型被设置为训练模式 net.train()，然后通过内部循环遍历数据加载器中的所有批次。对于每个批次：

    • 使用 optimizer.zero_grad() 清空梯度，为反向传播做准备。
    • 将图像和标签数据移动到指定的设备（GPU或CPU）上。
    • 通过模型进行前向传播，得到预测结果 pred。
    • 计算预测结果和真实标签之间的损失 loss。
    • 如果当前损失小于之前记录的最小损失 best_loss，则保存当前模型的参数到文件 best_model.pth。
    • 执行反向传播 loss.backward() 并更新模型参数 optimizer.step()。

  5. 保存最佳模型：在训练过程中，如果模型在当前epoch的损失低于之前记录的最小损失，则将当前模型的参数保存为 best_model.pth。这有助于在训练结束后恢复最佳性能的模型。

  6. 主函数：在 if __name__ == "__main__": 块中，代码首先确定使用GPU还是CPU进行训练。然后，实例化UNet模型 net，并将模型移动到选定的设备上。最后，指定训练集的路径 data_path 并调用 train_net 函数开始训练过程。

整体而言，这段代码展示了如何使用PyTorch框架和UNet模型进行图像分割任务的训练。代码中包含了数据加载、模型定义、优化器和损失函数的选择、训练过程以及模型保存等关键步骤。12345678

更专业一些
转笔记
专业
from model import AttU_Net as UNet from utils.dataset import ISBI_Loader from torch import optim import torch.nn as nn import torch def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001): # 加载训练集 isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义RMSprop算法 optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9) # 定义了一个名为`optimizer`的优化器，它是基于RMSprop算法的。这个优化器用于在训练神经网络时更新网络的权重。具体参数如下： # `net.parameters()`：这是神经网络`net`的所有可学习参数，包括权重和偏置。 # `lr`：学习率，用于控制每次更新权重时的步长。 # `weight_decay`：权重衰减，用于控制权重更新的幅度。 # `momentum`：动量，用于加速梯度下降过程。 # RMSProp 是一种自适应的优化算法 # RMSprop 主要通过对权重更新公式进行修改，引入了指数加权平均值来平滑梯度，w = w - learning_rate * sqrt(cache + epsilon) * grad， # 其中，`learning_rate` 是学习率，`cache` 是梯度的一阶矩（均值），`grad` 是当前梯度，`epsilon` 是一个很小的常数，用于避免除以零的情况。 # RMSprop 的优点在于，它能够适应不同梯度的大小，当梯度较大时，更新幅度较小，避免权重更新过大；当梯度较小时，更新幅度较大，使权重收敛更快。 # 定义Loss算法 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 这个损失函数通常用于二分类任务中，这个项目只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务 # best_loss统计，初始化为正无穷 best_loss = float('inf') # 训练epochs次 for epoch in range(epochs): # 训练模式 net.train() # 按照batch_size开始训练 for image, label in train_loader: optimizer.zero_grad() # 将模型参数的梯度归零 # 将数据拷贝到device中 image = image.to(device=device, dtype=torch.float32) # 将输入图像（image）和标签（label）从CPU内存复制到GPU显存中，并转换为浮点类型（torch.float32）。 label = label.to(device=device, dtype=torch.float32) # 使用网络参数，输出预测结果 pred = net(image) # 计算loss loss = criterion(pred, label) print('Loss/train', loss.item()) # 保存loss值最小的网络参数 if loss < best_loss: best_loss = loss torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth') # 更新参数 loss.backward() optimizer.step() # 参数更新 if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道1，分类为1。 net = UNet(img_ch=1, output_ch=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址，开始训练 data_path = "D:\\AAAmodel\\model\\data\\train" train_net(net, device, data_path)
不在提醒

更专业内容正在努力生成中
知识树
from model import AttU_Net as UNet from utils.dataset import ISBI_Loader from torch import optim import torch.nn as nn import torch def train_net(net, device, data_path, epochs=40, batch_size=1, lr=0.00001): # 加载训练集 isbi_dataset = ISBI_Loader(data_path) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=isbi_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义RMSprop算法 optimizer = optim.RMSprop(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-8, momentum=0.9) # 定义了一个名为`optimizer`的优化器，它是基于RMSprop算法的。这个优化器用于在训练神经网络时更新网络的权重。具体参数如下： # `net.parameters()`：这是神经网络`net`的所有可学习参数，包括权重和偏置。 # `lr`：学习率，用于控制每次更新权重时的步长。 # `weight_decay`：权重衰减，用于控制权重更新的幅度。 # `momentum`：动量，用于加速梯度下降过程。 # RMSProp 是一种自适应的优化算法 # RMSprop 主要通过对权重更新公式进行修改，引入了指数加权平均值来平滑梯度，w = w - learning_rate * sqrt(cache + epsilon) * grad， # 其中，`learning_rate` 是学习率，`cache` 是梯度的一阶矩（均值），`grad` 是当前梯度，`epsilon` 是一个很小的常数，用于避免除以零的情况。 # RMSprop 的优点在于，它能够适应不同梯度的大小，当梯度较大时，更新幅度较小，避免权重更新过大；当梯度较小时，更新幅度较大，使权重收敛更快。 # 定义Loss算法 criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() # 这个损失函数通常用于二分类任务中，这个项目只需要分割出细胞边缘，也就是一个很简单的二分类任务 # best_loss统计，初始化为正无穷 best_loss = float('inf') # 训练epochs次 for epoch in range(epochs): # 训练模式 net.train() # 按照batch_size开始训练 for image, label in train_loader: optimizer.zero_grad() # 将模型参数的梯度归零 # 将数据拷贝到device中 image = image.to(device=device, dtype=torch.float32) # 将输入图像（image）和标签（label）从CPU内存复制到GPU显存中，并转换为浮点类型（torch.float32）。 label = label.to(device=device, dtype=torch.float32) # 使用网络参数，输出预测结果 pred = net(image) # 计算loss loss = criterion(pred, label) print('Loss/train', loss.item()) # 保存loss值最小的网络参数 if loss < best_loss: best_loss = loss torch.save(net.state_dict(), 'best_model.pth') # 更新参数 loss.backward() optimizer.step() # 参数更新 if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道1，分类为1。 net = UNet(img_ch=1, output_ch=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 指定训练集地址，开始训练 data_path = "D:\\AAAmodel\\model\\data\\train" train_net(net, device, data_path)
如何优化RMSprop算法的参数？
如何使用PyTorch进行模型训练？
UNet网络结构详解
在线客服