机器学习|Pytorch实现天气预测

机器学习|Pytorch实现天气预测

• 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 原作者：K同学啊

电脑系统：Windows11

显卡型号：NVIDIA Quadro P620

语言环境：python 3.9.7

编译器：jupyter notebook

深度学习环境：2.17.0

一、 前期准备

1. 设置GPU

2. 导入数据

3. 划分数据集

二、构建简单的CNN网络

三、 训练模型

1. 设置超参数

2. 编写训练函数

3. 编写测试函数

4. 正式训练

四、 结果可视化

五、总结 

一、前期准备

1. 设置GPU：

   • 确保设备选择正确，GPU能够加速深度学习模型的训练。
   • 检查是否安装了正确版本的CUDA和cuDNN，并确保与PyTorch或TensorFlow等框架兼容。
   • 可以通过 torch.cuda.is_available() 来验证是否可以使用GPU。

2. 导入数据：

   • 确保数据集的路径正确，格式符合模型的输入需求（如图片、CSV等）。
   • 说明是否需要数据预处理步骤，例如归一化、调整图像大小、增强数据等。
   • 解释训练集、验证集和测试集的划分比例，以保证模型能有效泛化。

3. 划分数据集：

   • 说明数据集如何划分成训练集、验证集和测试集（例如 80:10:10）。
   • 可介绍使用 train_test_split 或其他库的方法进行划分。
   • 如果是图像数据集，使用 DataLoader 和 Dataset 可以有助于批量加载数据并进行实时预处理。

二、构建简单的CNN网络

• 简单描述卷积神经网络（CNN）的基本结构：输入层、卷积层、池化层、全连接层。
• 解释卷积层如何提取特征，池化层如何减少特征图的维度。
• 确保网络结构合理且简单，适合任务和数据集的大小。
• 需要说明激活函数（如ReLU）以及损失函数的选择（如交叉熵损失）。

三、训练模型

1. 设置超参数：

   • 介绍模型训练中的重要超参数，如学习率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、迭代次数（Epochs）等。
   • 确保说明如何选择这些超参数，例如使用网格搜索或经验值调整。

2. 编写训练函数：

   • 介绍如何定义模型的训练循环，解释正向传播、计算损失、反向传播和更新模型参数的过程。
   • 说明在训练过程中如何记录损失值，是否使用早停策略（Early Stopping）等。

3. 编写测试函数：

   • 解释测试函数的作用，是在验证集或测试集上评估模型的性能。
   • 强调在测试时要关闭梯度计算，通常使用 with torch.no_grad() 来加速推理过程并节省显存。
   • 说明如何计算评价指标（如准确率、精确率、召回率等）来衡量模型性能。

4. 正式训练：

   • 详细描述训练的步骤，包括数据加载、模型前向传播、损失计算和反向传播。
   • 描述如何在训练和测试过程中记录结果，并在每个epoch之后评估验证集性能。
   • 确保明确每一步的作用和重要性。

四、结果可视化

• 注意事项：
  1. 训练过程可视化：通过损失曲线和准确率曲线展示模型的训练效果。可以展示每个epoch的训练和验证损失、准确率的变化趋势，帮助判断模型是否收敛或过拟合。
  2. 模型性能展示：通过混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线等可视化模型在测试集上的表现。
  3. 学习率调整策略的可视化：如使用学习率衰减或循环学习率等，可以将学习率随时间变化的趋势展示出来。
  4. 实验对比：如果有多个实验，可以用条形图、折线图展示不同实验结果的对比，帮助更直观地理解超参数的影响。