Image/AlexNet/code/train.py

import sys
import os
import argparse
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))

from utils.dataset_utils import get_cifar10_dataloaders
from utils.train_utils import train_model
from model import AlexNet

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='训练AlexNet模型')
    parser.add_argument('--gpu', type=int, default=0, help='GPU设备编号 (0,1,2,3)')
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=128, help='批次大小')
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=200, help='训练轮数')
    parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.1, help='学习率')
    return parser.parse_args()

def main():
    # 解析命令行参数
    args = parse_args()
    
    # 获取数据加载器
    trainloader, testloader = get_cifar10_dataloaders(batch_size=args.batch_size)
    
    # 创建模型
    model = AlexNet()
    
    # 训练模型
    train_model(
        model=model,
        trainloader=trainloader,
        testloader=testloader,
        epochs=args.epochs,
        lr=args.lr,
        device=f'cuda:{args.gpu}',
        save_dir='../model',
        model_name='alexnet'
    )

if __name__ == '__main__':
    main()