Python 神经网络训练循环代码详解

这段代码是一个简单的训练循环，它迭代了五个时期（epochs）用于训练和验证神经网络模型。在每个时期，代码会执行以下操作：

1. 计算训练数据集的损失和精确度，以及验证数据集的损失和精确度。
2. 如果验证损失比最佳验证损失更小，则保存当前模型的参数。
3. 打印出训练和验证损失以及精确度。

其中，'train()' 和 'evaluate()' 函数分别用于训练和验证模型。'optimizer' 用于优化模型参数，'criterion' 表示损失函数。'best_valid_loss' 是最佳验证损失的初始值，随着训练的进行会不断更新。最后，打印出每个时期的训练和验证结果。

NUM_EPOCHS = 5

best_valid_loss = float('inf')

for epoch in range(NUM_EPOCHS):

    start_time = time.time()
    train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    valid_loss, valid_acc = evaluate(model, valid_iterator, criterion)
    end_time = time.time()

    mins, secs = timer(start_time, end_time)
    
    if valid_loss < best_valid_loss:
        best_valid_loss = valid_loss
        # Save the parameters of the model
        torch.save(model.state_dict(), 'model-small.pt')

    print('Epoch {}:'.format(epoch+1))
    print('	 Total Time: {}m {}s'.format(mins, secs))
    print('	 Train Loss {} | Train Accuracy: {}%'.format(round(train_loss, 2), round(train_acc*100, 2)))
    print('	 Validation Loss {} | Validation Accuracy: {}%'.format(round(valid_loss, 2), round(valid_acc*100, 2)))