Python打卡DAY34
DAY34：GPU训练及类的call方法
恩师@浙大疏锦行
知识点：
- CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数
- GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际
- GPU训练的方法：数据和模型移动到GPU device上
- 类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作self.fc1(x)
一、查看CPU性能
import wmic = wmi.WMI()
processors = c.Win32_Processor()for processor in processors:print(f"CPU 型号: {processor.Name}")print(f"核心数: {processor.NumberOfCores}")print(f"线程数: {processor.NumberOfLogicalProcessors}")二、用GPU训练模型
1、设置GPU设备
# 设置GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")2、准备数据
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data # 特征数据
y = iris.target # 标签数据# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 归一化数据
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 将数据转换为PyTorch张量并移至GPU
# 分类问题交叉熵损失要求标签为long类型
# 张量具有to(device)方法，可以将张量移动到指定的设备上
X_train = torch.FloatTensor(X_train).to(device)
y_train = torch.LongTensor(y_train).to(device)
X_test = torch.FloatTensor(X_test).to(device)
y_test = torch.LongTensor(y_test).to(device)3、设计神经网络结构
class MLP(nn.Module):def __init__(self):super(MLP, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(4, 10)self.relu = nn.ReLU()self.fc2 = nn.Linear(10, 3)def forward(self, x):out = self.fc1(x)out = self.relu(out)out = self.fc2(out)return out# 实例化模型并移至GPU
# MLP继承nn.Module类，所以也具有to(device)方法
model = MLP().to(device)4、定义损失函数和优化器
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 训练模型
num_epochs = 20000
losses = []5、模型训练
start_time = time.time()for epoch in range(num_epochs):# 前向传播outputs = model(X_train)loss = criterion(outputs, y_train)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()# 记录损失值losses.append(loss.item())# 打印训练信息if (epoch + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')time_all = time.time() - start_time
print(f'Training time: {time_all:.2f} seconds')# 可视化损失曲线
plt.plot(range(num_epochs), losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss over Epochs')
plt.show()三、优化思路
1. 直接不打印训练过程的loss了，但是这样会没办法记录最后的可视化图片，只能肉眼观察loss数值变化。
2. 每隔200个epoch保存一下loss，不需要20000个epoch每次都打印。
四、_call_方法
1、不带参数的call方法
class Counter:def __init__(self):self.count = 0def __call__(self):self.count += 1return self.count# 使用示例
counter = Counter()
print(counter()) # 输出: 1
print(counter()) # 输出: 2
print(counter.count) # 输出: 22、带参数的_call_方法
class Adder:def __call__(self, a, b):print("加法")return a + badder = Adder()
print(adder(3, 5)) # 输出: 8