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机器学习|Pytorch实现天气预测

article 2024/10/19 22:12:31

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊

电脑系统：Windows11

显卡型号：NVIDIA Quadro P620

语言环境：python 3.9.7

编译器：jupyter notebook

深度学习环境：2.17.0

一、前期准备

设置GPU：
- 确保设备选择正确，GPU能够加速深度学习模型的训练。
- 检查是否安装了正确版本的CUDA和cuDNN，并确保与PyTorch或TensorFlow等框架兼容。
- 可以通过 torch.cuda.is_available() 来验证是否可以使用GPU。
导入数据：
- 确保数据集的路径正确，格式符合模型的输入需求（如图片、CSV等）。
- 说明是否需要数据预处理步骤，例如归一化、调整图像大小、增强数据等。
- 解释训练集、验证集和测试集的划分比例，以保证模型能有效泛化。
划分数据集：
- 说明数据集如何划分成训练集、验证集和测试集（例如 80:10:10）。
- 可介绍使用 train_test_split 或其他库的方法进行划分。
- 如果是图像数据集，使用 DataLoader 和 Dataset 可以有助于批量加载数据并进行实时预处理。

设置超参数：
- 介绍模型训练中的重要超参数，如学习率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、迭代次数（Epochs）等。
- 确保说明如何选择这些超参数，例如使用网格搜索或经验值调整。
编写训练函数：
- 介绍如何定义模型的训练循环，解释正向传播、计算损失、反向传播和更新模型参数的过程。
- 说明在训练过程中如何记录损失值，是否使用早停策略（Early Stopping）等。
编写测试函数：
- 解释测试函数的作用，是在验证集或测试集上评估模型的性能。
- 强调在测试时要关闭梯度计算，通常使用 with torch.no_grad() 来加速推理过程并节省显存。
- 说明如何计算评价指标（如准确率、精确率、召回率等）来衡量模型性能。
正式训练：
- 详细描述训练的步骤，包括数据加载、模型前向传播、损失计算和反向传播。
- 描述如何在训练和测试过程中记录结果，并在每个epoch之后评估验证集性能。
- 确保明确每一步的作用和重要性。

注意事项：
1. 训练过程可视化：通过损失曲线和准确率曲线展示模型的训练效果。可以展示每个epoch的训练和验证损失、准确率的变化趋势，帮助判断模型是否收敛或过拟合。
2. 模型性能展示：通过混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线等可视化模型在测试集上的表现。
3. 学习率调整策略的可视化：如使用学习率衰减或循环学习率等，可以将学习率随时间变化的趋势展示出来。
4. 实验对比：如果有多个实验，可以用条形图、折线图展示不同实验结果的对比，帮助更直观地理解超参数的影响。