零基础入门语义分割-Task5 模型训练与验证

使用Pytorch来完成CNN的训练和验证过程,逻辑结构如下：

构造训练集和验证集；
每轮进行训练和验证，并根据最优验证集精度保存模型。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=10, shuffle=True, num_workers=10,
)val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset,batch_size=10, shuffle=False, num_workers=10,
)model = Model1()
criterion = nn.CrossEntropyLoss(size_average=False)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), 0.001)
best_loss = 1000.0
for epoch in range(20):
print('Epoch: ', epoch)train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch)
val_loss = validate(val_loader, model, criterion)# 记录下验证集精度
if val_loss < best_loss:best_loss = val_losstorch.save(model.state_dict(), './model.pt')

在Pytorch中模型的保存和加载非常简单，比较常见的做法是保存和加载模型参数：

torch.save(model_object.state_dict(), 'model.pt')model.load_state_dict(torch.load(' model.pt'))

模型调参流程:

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