训练

1.利用dataset构建DataLoader
2.定义优化器和损失函数
3.将模型转到device上
4.训练来啦
（1）先把梯度清零。数据转到device上
（2）反向传播并计算梯度
（3）更新参数

dataser=MyDataset(file)
train_set=DataLoader(dataset,batch_size=16,shuffle=True)
model=MyModel().to(device)
criterion=nn.MSELoss()
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr,momentum=0)
epochs=100
for epoch in range(epochs):model.train()for x,y in train_set:optimizer.zero_grad()x,y=x.to(device),y.to(device)pred=model(x)loss=criterion(pred,y)loss.backward()optimizer.step()      

验证

#valid
在验证和测试先把Model转到device上，不需要更新参数，不需要进行梯度计算
model.eval()
total_loss=0
for x,y in train_set:x,y=x.to(device),y.to(device)with torch.no_grad():pred=model(x)loss=criterion(pred,y)total_loss+=loss.cpu().item()*len(x)avg_loss=total_loss/len(train_set.dataset)