深度学习d2l库：完成train_ch3函数缺失

后端

2023-02-02 12:47:52

解决 d2l 库中 train_ch3 函数缺失问题

问题简介

d2l 深度学习框架提供了一个名为 train_ch3 的函数，用于训练神经网络模型。然而，在函数库中，该函数目前尚未添加，给用户带来了不便。本文将提供一个解决方案，帮助用户完成 train_ch3 函数。

train_ch3 函数的作用

train_ch3 函数是一个训练函数，用于训练神经网络模型。它可以用于训练各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度神经网络等。有了这个函数，用户可以快速训练出神经网络模型，并将其应用于各种机器学习任务中。

解决方案

要完成 train_ch3 函数，需要以下步骤：

安装 d2l 库。
打开 d2l 库的代码文件，找到 ch3 章节的代码部分。
在代码中找到 train_ch3 函数的声明，并根据函数声明添加函数体。

函数体代码

def train_ch3(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, wd, devices):
    """Train a neural network."""
    train_l_sum, train_acc_sum, n, start = 0.0, 0.0, 0, time.time()
    for epoch in range(num_epochs):
        train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0
        for X, y in train_iter:
            # CUDA
            if devices[0] != torch.device('cpu'):
                X, y = X.cuda(), y.cuda()
            y_hat = net(X)
            l = loss(y_hat, y)
            if wd:
                l = l + wd * net.weight_decay(wd)
            optimizer.zero_grad()
            l.backward()
            optimizer.step()
            train_l_sum += l.item()
            train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().item()
            n += y.shape[0]
        test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net)
        print(f'epoch {epoch + 1}, loss {train_l_sum / n:.4f}, train acc {train_acc_sum / n:.4f}, '
              f'test acc {test_acc:.4f}')
    print(f'train time: {time.time() - start:.2f} sec')