from?datetime?import?datetime

import?torch
import?torch.nn.functional?as?F
from?torch?import?nn
from?torch.autograd?import?Variable


def?get_acc（output?label）:
????total?=?output.shape[0]
????_?pred_label?=?output.max（1）
????num_correct?=?（pred_label?==?label）.sum（）.data[0]
????return?num_correct?/?total


def?train（net?train_data?valid_data?num_epochs?optimizer?criterion）:
????if?torch.cuda.is_available（）:
????????net?=?net.cuda（）
????prev_time?=?datetime.now（）
????for?epoch?in?range（num_epochs）:
????????train_loss?=?0
????????train_acc?=?0
????????net?=?net.train（）
????????for?im?label?in?train_data:
????????????if?torch.cuda.is_available（）:
????????????????im?=?Variable（im.cuda（））??#?（bs?3?h?w）
????????????????label?=?Variable（label.cuda（））??#?（bs?h?w）
????????????else:
????????????????im?=?Variable（im）
????????????????label?=?Variable（label）
????????????#?forward
????????????output?=?net（im）
????????????loss?=?criterion（output?label）
????????????#?backward
????????????optimizer.zero_grad（）
????????????loss.backward（）
????????????optimizer.step（）

????????????train_loss?+=?loss.data[0]
????????????train_acc?+=?get_acc（output?label）

????????cur_time?=?datetime.now（）
????????h?remainder?=?divmod（（cur_time?-?prev_time）.seconds?3600）
????????m?s?=?divmod（remainder?60）
????????time_str?=?“Time?%02d:%02d:%02d“?%?（h?m?s）
????????if?valid_data?is?not?None:
????????????valid_loss?=?0
????????????valid_acc?=?0
????????????net?=?net.eval（）
????????????for?im?label?in?valid_data:
????????????????if?torch.cuda.is_available（）:
????????????????????im?=?Variable（im.cuda（）?volatile=True）
????????????????????label?=?Variable（label.cuda（）?volatile=True）
????????????????else:
????????????????????im?=?Variable（im?volatile=True）
????????????????????label?=?Variable（label?volatile=True）
????????????????output?=?net（im）
????????????????loss?=?criterion（output?label）
????????????????valid_loss?+=?loss.data[0]
????????????????valid_acc?+=?get_acc（output?label）
????????????epoch_str?=?（
????????????????“Epoch?%d.?Train?Loss:?%f?Train?Acc:?%f?Valid?Loss:?%f?Valid?Acc:?%f?“
????????????????%?（epoch?train_loss?/?len（train_data）
???????????????????train_acc?/?len（train_data）?valid_loss?/?len（valid_data）
???????????????????valid_acc?/?len（valid_data）））
????????else:
????????????epoch_str?=?（“Epoch?%d.?Train?Loss:?%f?Train?Acc:?%f?“?%
?????????????????????????（epoch?train_loss?/?len（train_data）
??????????????????????????train_acc?/?len（train_data）））
????????prev_time?=?cur_time
????????print（epoch_str?+?time_str）


def?conv3x3（in_channel?out_channel?stride=1）:
????return?nn.Conv2d（
????????in_channel?out_channel?3?stride=stride?padding=1?bias=False）


class?residual_block（nn.Module）:
????def?__init__（self?in_channel?out_channel?same_shape=True）:
????????super（residual_block?self）.__init__（）
????????self.same_shape?=?same_shape
????????stride?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????337??2018-04-29?22:38??深度學習入門之Pytorch源碼\.git\config

?????文件?????????73??2018-04-29?22:37??深度學習入門之Pytorch源碼\.git\description

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?????文件????????424??2018-04-29?22:37??深度學習入門之Pytorch源碼\.git\hooks\pre-applypatch.sample

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?????文件????????124??2018-04-29?22:38??深度學習入門之Pytorch源碼\chapter10_Natural-Language-Process\char_rnn\data\__init__.py

............此處省略166個文件信息