数据集 + 实验运行跟踪

解决"数据集 + 实验运行跟踪"的问题，可以使用以下代码示例：

首先，我们需要一个数据集类来加载和处理数据。这里使用了torchvision库中的CIFAR-10数据集作为示例。

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，我们可以定义一个实验类，用于跟踪实验运行的相关信息。

class ExperimentTracker:
    def __init__(self, experiment_name):
        self.experiment_name = experiment_name
        self.metrics = {}
    
    def log_metric(self, metric_name, value):
        if metric_name not in self.metrics:
            self.metrics[metric_name] = []
        self.metrics[metric_name].append(value)
    
    def save_metrics(self):
        with open(f'{self.experiment_name}_metrics.txt', 'w') as file:
            for metric_name, values in self.metrics.items():
                file.write(f'{metric_name}: {values}\n')

在训练过程中，我们可以使用ExperimentTracker类来跟踪和记录实验中的指标。

tracker = ExperimentTracker('my_experiment')

for epoch in range(num_epochs):
    # 在每个epoch开始时重置指标
    train_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 训练模型的代码
        
        # 更新指标
        train_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += labels.size(0)
        correct += predicted.eq(labels).sum().item()
    
    # 计算并记录指标
    avg_loss = train_loss / len(trainloader)
    accuracy = 100.0 * correct / total
    tracker.log_metric('train_loss', avg_loss)
    tracker.log_metric('train_accuracy', accuracy)

# 保存指标
tracker.save_metrics()

通过上述代码示例，我们可以加载数据集并使用ExperimentTracker类来跟踪和记录实验中的指标。这样可以方便地进行实验结果的分析和比较。