pytorch 入门指南

两类深度学习框架的优缺点

动态图（PyTorch）
计算图的进行与代码的运行时同时进行的。
静态图（Tensorflow <2.0）

自建命名体系
自建时序控制
难以介入

使用深度学习框架的优点

GPU 加速  (cuda)
自动求导
常用网络层的API

PyTorch 的特点

支持 GPU
动态神经网络
Python 优先
命令式体验
轻松扩展

1.Pytorch简介
Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包，旨在服务两类场合：

替代numpy发挥GPU潜能(在线环境暂时不支持GPU)
一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台
2.Pytorch特点及优势
2.1 Pytorch特点
PyTorch 提供了运行在 GPU/CPU 之上、基础的张量操作库;
可以内置的神经网络库；
提供模型训练功能；
支持共享内存的多进程并发（multiprocessing ）库等；
2.2 Pytorch特点
处于机器学习第一大语言 Python 的生态圈之中，使得开发者能使用广大的 Python 库和软件；如 NumPy、SciPy 和 Cython（为了速度把 Python 编译成 C 语言）；
（最大优势）改进现有的神经网络，提供了更快速的方法——不需要从头重新构建整个网络，这是由于 PyTorch 采用了动态计算图（dynamic computational graph）结构，而不是大多数开源框架（TensorFlow、Caffe、CNTK、Theano 等）采用的静态计算图；
提供工具包，如torch 、torch.nn、torch.optim等；
3.Pytorch常用工具包
torch ：类似 NumPy 的张量库，强 GPU 支持 ；
torch.autograd ：基于 tape 的自动区别库，支持 torch 之中的所有可区分张量运行；
torch.nn ：为最大化灵活性未涉及、与 autograd 深度整合的神经网络库；
torch.optim：与 torch.nn 一起使用的优化包，包含 SGD、RMSProp、LBFGS、Adam 等标准优化方式；
torch.multiprocessing： python 多进程并发，进程之间 torch Tensors 的内存共享；
torch.utils：数据载入器。具有训练器和其他便利功能；
torch.legacy(.nn/.optim) ：处于向后兼容性考虑，从 Torch 移植来的 legacy 代码；

pytorch 入门指南

 

1. pytorch 概述

pytorch是facebook 开发的torch（Lua语言）的python版本，于2017年引爆学术界
官方宣传pytorch侧重两类用户：numpy的gpu版、深度学习研究平台
pytorch使用动态图机制，相比于tensorflow最开始的静态图，更为灵活
当前pytorch支持的系统包括：win，linux，macos

 

2. pytorch基本库

常用的pytorch基本库主要包括：

torch： 内含一些常用方法，与numpy比较像
torch.Tensor：内含一些操作tensor的方法，可通过tensor.xx()进行调用
torch.nn：内含一些常用模型，如rnn，cnn等
torch.nn.functional：内含一些常用方法，如sigmoid，softmax等
torch.optim：内含一些优化算法，如sgd，adam等
torch.utils.data：内含一些数据迭代方法

3. 基本操作

 

a. tensor操作

 

# 初始化空向量
torch.empty(3,4)

# 随机初始化数组
torch.rand(4,3)

# 初始化零向量
torch.zeros(4,3, dtype=torch.int)

# 从数据构建数组
x = torch.tensor([3,4],dtype=torch.float)
x = torch.IntTensor([3,4])

# 获取tensor的尺寸，元组
x.shape
x.size()

# _在方法中的意义：表示对自身的改变
x = torch.ones(3,4)
# 以下三个式子 含义相同
x = x + x
x = torch.add(x, x)
x.add_(x)

# 索引,像操作numpy一样
x[:,1]

# 改变形状
x.view(-1)
x.view(4,3)

# 如果只包含一个元素值，获取
x = torch.randn(1)
x.item()

# 增加一维
input = torch.randn(32, 32)
input = input.unsqueeze(0)
input.size()

# tensor的data还是tensor，但是requires_grad=False
x.data.requires_grad

# 改变类型
x.type(torch.LongTensor)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445

 

b. numpy 与 tensor的转换

 

# 转换, 共享内存
a= numpy.array([1,2,3])
a = torch.from_numpy(a)
a.numpy()1234

 

c. 调用gpu

 

# gpu是否可用
torch.cuda.is_available()
# 调用设备
device = torch.device('cpu') # cuda or cpu
a = torch.tensor([1,2,3], device='cuda')  # 直接在gpu上创建
a = a.to(device) # 上传
a = a.to('cpu') # 上传, cpu or cuda
a = a.cuda()  # 上传cuda12345678

 

d. 梯度

.requires_grad ，决定是否可微（梯度）
.backward(), 计算梯度；如果单独一个值则不需指定参数，否则需传入权重（尺寸与tensor的size同）
.grad, 用于存储梯度累计值。 只有tensor有梯度值，计算节点没有
.detach(), 相当于新建了一个变量，历史的计算图无效
with torch.no_grad():, 评估模型时可用到，不计算梯度
.grad_fn, 节点是如何产生的；用户创造的tensor([1,2,3]).grad_fn 为None
.data(), tensor值，requires_grad=False

 

# 创建可微的tensor
x = torch.ones(2,3,requires_grad=True)

# 改变可微性
x.requires_grad_(False)

# 获得梯度值
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
y = x +2
z = y * y *3
out = torch.sum(z)
out.backward()
x.grad

# 无梯度， 报错
with torch.no_grad():
    x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
    y = x +2
    z = y * y *3
    out = torch.sum(z)
    out.backward()
    x.grad12345678910111213141516171819202122

 

e. 定义模型

两种定义方式

class定义
Sequential定义

# 通过class定义
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 下面通过实例变量的形式声明模型内需要学习的参数
        self.fc1 = nn.Linear(5, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10,20)

    def forward(self, x):
        # 下面定义计算图
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
net = Net()

# 通过Sequential定义
net = Sequential(
    nn.Linear(5, 10),
    nn.Relu(),
    nn.Linear(10, 20)
)12345678910111213141516171819202122

 

f. 模型参数操作

 

# 获取模型参数
net.parameters() #可用for 迭代

# 模型内参数梯度清零
net.zero_grad()12345

 

g. 定义损失函数

 

loss = nn.CrossEntropyLoss()1

 

h. 定义优化算子

 

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)1

 

i. 训练

 

optimizer.zero_grad()   # zero the gradient buffers
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step() 12345

 

j. 测试

 

# 测试
with torch.no_grad():
    output = net(input)123

 

k. 保存与载入

 

# 模型
torch.save(net, file)
net = torch.load(file)

# 参数
torch.save(model.state_dict(), file)
net = Model()
net.load_state_dict(file)12345678

 

4. 一个完整的机器学习流程

数据
载入数据
数据处理
构建迭代器
模型
loss
optimizer
新建/载入模型
新建
载入
直接载入模型
载入参数
新建模型
载入模型参数（对于adam等优化器，其参数也需载入)
训练

batch训练

for i, batch in enumerate(dataloader):
     x_batch, y_batch = batch
     outputs = net(x_batch)
     loss = criterion(output, target)
     optimizer.zero_grad()
     loss.backward()
     optimizer.step()1234567
每隔一段时间，打印验证集loss
每隔一段时间，存储模型
测试

载入测试数据
数据处理
构建迭代器（可选）
放入模型，输出结果
计算accuracy