dpo 大模型 训练代码

以下是一个简单的DPO大模型训练代码示例，使用PyTorch框架实现：python复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
# 定义模型
class DPO(nn.Module):
def__init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DPO, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.softmax(x)
return x
# 定义训练和测试数据集
transform = pose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64,
shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64,
shuffle=False)
# 定义模型参数和优化器
input_size = 784# 输入图像的大小为28x28，共784个像素点
hidden_size = 500# 隐藏层的大小为500个神经元
output_size = 10# 输出层的大小为10个神经元，对应10个类别（数字0-9）num_epochs = 10# 训练轮数为10轮
learning_rate = 0.01# 学习率为0.01
momentum = 0.9# 动量项为0.9
model = DPO(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 使用交叉熵损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum) # 使用随机梯度下降优化器
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
model.train() # 将模型设置为训练模式
running_loss = 0.0# 初始化损失值为0
for i, data in enumerate(train_loader, 0): # 对每个批次的数据进行迭代训练
inputs, labels = data # 获取输入和标签数据
optimizer.zero_grad() # 清空梯度缓存区
outputs = model(inputs) # 前向传播，计算输出值
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失值，并使用反向传播算法计算梯度值
loss.backward() # 反向传播，更新权重参数值
optimizer.step() # 更新权重参数值，并清空梯度缓存区
running_loss += loss.item() # 将当前批次的损失值累加到总损失值中
print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch+1,
running_loss/len(train_loader))) # 输出当前轮次的损失值和总损失值。