1 利用电脑显卡训练

找到 网络模型，数据（输入、标注），损失函数
加上.cuda()，下☆代码
同时增加time，以查看运行时间

import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time # ☆

class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        self.model1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),  # 展平后变成 64*4*4 了
            nn.Linear(64 * 4 * 4, 64),
            nn.Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x


# 1 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                          download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                         download=True)

# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))

# 2 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 3 创建网络模型
tudui = Tudui()
#if torch.cuda.is_available():
tudui = tudui.cuda()        # ☆ 网络模型转移到cuda上

# 4 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
if torch.cuda.is_available():
    loss_fn = loss_fn.cuda()    # ☆ 损失函数转移到cuda上

# 5 优化器
learning = 0.01  # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(), learning)

# 6 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0
# 训练的轮次
epoch = 10
# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
start_time = time.time() # ☆

for i in range(epoch):
    print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i + 1))

    # 7 训练步骤开始
    tudui.train()
    for data in train_dataloader:
        imgs, targets = data
        if torch.cuda.is_available():
            imgs = imgs.cuda()          # ☆ 数据放到cuda上
            targets = targets.cuda()    # ☆ 数据放到cuda上
        outputs = tudui(imgs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)  # 计算实际输出与目标输出的差距

        # 优化器对模型调优
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_train_step = total_train_step + 1
        if total_train_step % 100 == 0:
        	end_time = time.time() # ☆
            print(end_time - start_time) # ☆ 运行训练一百次后的时间间隔
            print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step, loss.item()))  #
            writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step)

    # 8 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
    tudui.eval()
    total_test_loss = 0
    total_accuracy = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_dataloader:
            imgs, targets = data
            if torch.cuda.is_available():
                imgs = imgs.cuda()          # ☆ 数据放到cuda上
                targets = targets.cuda()    # ☆ 数据放到cuda上
            outputs = tudui(imgs)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item()  # 所有loss
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
            total_accuracy = total_accuracy + accuracy

    print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
    print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy / test_data_size))
    writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss, total_test_step)
    writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy / test_data_size, total_test_step)
    total_test_step = total_test_step + 1

    torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i))
    # torch.save(tudui.state_dict(),"tudui_{}.path".format(i)) # 保存方式二
    print("模型已保存")

writer.close()

2 利用google colab训练

google colab 需要谷歌账号，每周免费30h，具体使用流程可以上网搜，或者看小土堆p30 10min处

3 选择GPU0 / 1 训练

删除cuda代码，增加.to()，即带☆的代码

 完整的模型验证套路

1 训练30轮的模型

import torchvision
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time

# 定义训练的设备
#device = torch.device("cpu")
device = torch.device("cuda")   # 使用 GPU 方式一 
#device = torch.device("cuda:0") # 使用 GPU 方式二
#device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# from model import * 相当于把 model中的所有内容写到这里，这里直接把 model 写在这里
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()        
        self.model1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3,32,5,1,2),  # 输入通道3，输出通道32，卷积核尺寸5×5，步长1，填充2    
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32,64,5,1,2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),  # 展平后变成 64*4*4 了
            nn.Linear(64*4*4,64),
            nn.Linear(64,10)
        )
        
    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x

# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)       

# length 长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 如果train_data_size=10，则打印：训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度：{}".format(test_data_size))

# 利用 Dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)        
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 创建网络模型
tudui = Tudui() 
tudui = tudui.to(device) # 也可以不赋值，直接 tudui.to(device) 


# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵，fn 是 fuction 的缩写
loss_fn = loss_fn.to(device) # 也可以不赋值，直接loss_fn.to(device)

# 优化器
learning = 0.01  # 1e-2 就是 0.01 的意思
optimizer = torch.optim.SGD(tudui.parameters(),learning)   # 随机梯度下降优化器  

# 设置网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step = 0
# 记录测试的次数
total_test_step = 0

# 训练的轮次
epoch = 30

# 添加 tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
start_time = time.time()

for i in range(epoch):
    print("-----第 {} 轮训练开始-----".format(i+1))
    
    # 训练步骤开始
    tudui.train() # 当网络中有dropout层、batchnorm层时，这些层能起作用
    for data in train_dataloader:
        imgs, targets = data            
        imgs = imgs.to(device) # 也可以不赋值，直接 imgs.to(device)
        targets = targets.to(device) # 也可以不赋值，直接 targets.to(device)
        outputs = tudui(imgs)
        loss = loss_fn(outputs, targets) # 计算实际输出与目标输出的差距
        
        # 优化器对模型调优
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
        loss.backward() # 反向传播，计算损失函数的梯度
        optimizer.step()   # 根据梯度，对网络的参数进行调优
        
        total_train_step = total_train_step + 1
        if total_train_step % 100 == 0:
            end_time = time.time()
            print(end_time - start_time) # 运行训练一百次后的时间间隔
            print("训练次数：{}，Loss：{}".format(total_train_step,loss.item()))  # 方式二：获得loss值
            writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
    
    # 测试步骤开始（每一轮训练后都查看在测试数据集上的loss情况）
    tudui.eval()  # 当网络中有dropout层、batchnorm层时，这些层不能起作用
    total_test_loss = 0
    total_accuracy = 0
    with torch.no_grad():  # 没有梯度了
        for data in test_dataloader: # 测试数据集提取数据
            imgs, targets = data # 数据放到cuda上
            imgs = imgs.to(device) # 也可以不赋值，直接 imgs.to(device)
            targets = targets.to(device) # 也可以不赋值，直接 targets.to(device)
            outputs = tudui(imgs)
            loss = loss_fn(outputs, targets) # 仅data数据在网络模型上的损失
            total_test_loss = total_test_loss + loss.item() # 所有loss
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
            total_accuracy = total_accuracy + accuracy
            
    print("整体测试集上的Loss：{}".format(total_test_loss))
    print("整体测试集上的正确率：{}".format(total_accuracy/test_data_size))
    writer.add_scalar("test_loss",total_test_loss,total_test_step)
    writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)  
    total_test_step = total_test_step + 1
    
    torch.save(tudui, "./model/tudui_{}.pth".format(i)) # 保存每一轮训练后的结果
    #torch.save(tudui.state_dict(),"tudui_{}.path".format(i)) # 保存方式二         
    print("模型已保存")
    
writer.close()