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在MAGNet中使用回调函数可以通过自定义回调函数类来实现。下面是一个简单的示例代码，展示如何在MAGNet中使用回调函数监控训练过程：
import torch import ignite from ignite.engine import Events, create_supervised_trainer, create_supervised_evaluator from ignite.metrics import Loss class CustomCallback: def __init__(self): self.metrics = { 'loss': Loss(torch.nn.CrossEntropyLoss()) } def attach(self, engine): for name, metric in self.metrics.items(): metric.attach(engine, name) def update(self, engine, batch): inputs, targets = batch outputs = engine.state.model(inputs) loss = engine.state.criterion(outputs, targets) return loss, outputs, targets def on_iteration_completed(self, engine): for name, metric in self.metrics.items(): metric.update(engine.state.output) def on_epoch_completed(self, engine): for name, metric in self.metrics.items(): print(f'{name}: {metric.compute()}') train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) model = MyModel() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() trainer = create_supervised_trainer(model, optimizer, criterion) evaluator = create_supervised_evaluator(model, metrics={'accuracy': Accuracy()}) callback = CustomCallback() callback.attach(trainer) @trainer.on(Events.ITERATION_COMPLETED) def log_training_loss(engine): callback.on_iteration_completed(engine) @trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED) def log_epoch_metrics(engine): callback.on_epoch_completed(engine) trainer.run(train_loader, max_epochs=num_epochs) 在这个示例代码中，我们定义了一个名为CustomCallback的类来管理监控训练过程的逻辑。我们创建了一个trainer引擎，并在每个iteration结束和每个epoch结束时调用CustomCallback中定义的方法来更新监控指标并打印结果。
需要注意的是，ignite提供了许多预定义的事件（Events），可以用来注册回调函数来监控训练过程中的不同阶段。在这个示例中，我们注册了ITERATION_COMPLETED和EPOCH_COMPLETED两个事件，分别在每个iteration和每个epoch结束时调用相应的回调函数。
通过自定义回调函数类和注册回调函数来监控训练过程，我们可以灵活地在MAGNet中实现监控逻辑，方便地获取训练过程中的指标和结果。
