写一段pytorch 基于增强数据的网络训练

以下是基于增强数据的PyTorch网络训练代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision.models import resnet18

# 定义数据增强
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载CIFAR10数据集
train_dataset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=4)

# 定义ResNet-18网络
net = resnet18(num_classes=10)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 将模型放到GPU设备上进行训练
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)

# 开始训练
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        # 获取输入数据和标签
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        
        # 将梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # 正向传播
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印训练状态
        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

在上述代码中，我们使用了PyTorch自带的数据增强函数，如RandomCrop和RandomHorizontalFlip等，来对输入数据进行增强。我们还使用了ResNet-18作为我们的网络模型，并使用了SGD优化器进行优化。最后，我们将模型放到GPU设备上进行训练。在训练过程中，我们会打印出每个epoch的损失值，以便我们检查训练状态。