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告密者的下场（第3页）

#optimizer

optimizer=torch.optiAdam（net.parameters（），lr=lr）

#optimizer=torch.optiSGD（net.parameters（），lr=lr，momentum=0.9，weight_decay=5e-4）

scheduler=torch.optilr_scheduler.StepLR（optimizer，step_size=5，gamma=0.9）

ifnotos.path.exists（“logCNN“）:

os.mkdir（“logCNN“）

writer=tensorboardX.SummaryWriter（“logCNN“）

forepochinrange（epoch_num）:

train_sum_loss=0

train_sum_correct=0

train_sum_fp=0

train_sum_fn=0

train_sum_tp=0

train_sum_tn=0

fori，datainenumerate（trainDataLoader）:

net.train（）

inputs，labels=data

inputs=inputs.unsqueeze（1）.to（torch.float32）

labels=labels.type（torch.LongTensor）

inputs，labels=inputs.to（device），labels.to（device）

outputs=net（inputs）

loss=loss_func（outputs，labels）

optimizer.zero_grad（）

loss.backward（）

optimizer.step（）

_，pred=torch.max（outputs.data，dim=1）

acc=pred.eq（labels.data）.cpu（）.sum（）

one=torch.ones_like（labels）

zero=torch.zeros_like（labels）

tn=（（labels==zero）*（pred==zero））.sum（）

tp=（（labels==one）*（pred==one））.sum（）

fp=（（labels==zero）*（pred==one））.sum（）

fn=（（labels==one）*（pred==zero））.sum（）

train_sum_fn+=fn.item（）

train_sum_fp+=fp.item（）

train_sum_tn+=tn.item（）

train_sum_tp+=tp.item（）

train_sum_loss+=loss.item（）

train_sum_correct+=acc.item（）

train_loss=train_sum_loss*1.0len（trainDataLoader）

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