• Pytorch：常用工具模块

    数据处理

    在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的精力去处理数据，包括图像、文本、语音或其它二进制数据等。数据的处理对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练，更会提高模型效果。考虑到这点，PyTorch提供了几个高效便捷的工具，以便使用者进行数据处理或增强等操作，同时可通过并行化加速数据加载。

    数据加载

    在PyTorch中，数据加载可通过自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset，并实现两个Python魔法方法：

    • __getitem__：返回一条数据，或一个样本。obj[index]等价于obj.__getitem__(index)
    • __len__：返回样本的数量。len(obj)等价于obj.__len__()
    import torch as t
from torch.utils import data

import os
from PIL import  Image
import numpy as np

class DogCat(data.Dataset):
    def __init__(self, root):
        imgs = os.listdir(root)
        # 所有图片的绝对路径
        # 这里不实际加载图片，只是指定路径，当调用__getitem__时才会真正读图片
        self.imgs = [os.path.join(root, img) for img in imgs]
        
    def __getitem__(self, index):
        img_path = self.imgs[index]
        # dog->1， cat->0
        label = 1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
        pil_img = Image.open(img_path)
        array = np.asarray(pil_img)
        data = t.from_numpy(array)
        return data, label
    
    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

    通过上面的代码，我们学习了如何自定义自己的数据集，并可以依次获取。但这里返回的数据不适合实际使用，因其具有如下两方面问题：

    • 返回样本的形状不一，因每张图片的大小不一样，这对于需要取batch训练的神经网络来说很不友好
    • 返回样本的数值较大，未归一化至[-1, 1]

    针对上述问题，PyTorch提供了torchvision1。它是一个视觉工具包，提供了很多视觉图像处理的工具，其中transforms模块提供了对PIL Image对象和Tensor对象的常用操作

    对PIL Image的操作包括：

    • Scale：调整图片尺寸，长宽比保持不变
    • CenterCrop、RandomCrop、RandomResizedCrop： 裁剪图片
    • Pad：填充
    • ToTensor：将PIL Image对象转成Tensor，会自动将[0, 255]归一化至[0, 1]

    对Tensor的操作包括：

    • Normalize：标准化，即减均值，除以标准差
    • ToPILImage：将Tensor转为PIL Image对象

    如果要对图片进行多个操作，可通过Compose函数将这些操作拼接起来，类似于nn.Sequential。注意，这些操作定义后是以函数的形式存在，真正使用时需调用它的__call__方法，这点类似于nn.Module。例如要将图片调整为224×224224×224，首先应构建这个操作trans = Resize((224, 224))，然后调用trans(img)。下面我们就用transforms的这些操作来优化上面实现的dataset。

    import os
from PIL import  Image
import numpy as np
from torchvision import transforms as T

transform = T.Compose([
    T.Resize(224), # 缩放图片(Image)，保持长宽比不变，最短边为224像素
    T.CenterCrop(224), # 从图片中间切出224*224的图片
    T.ToTensor(), # 将图片(Image)转成Tensor，归一化至[0, 1]
    T.Normalize(mean=[.5, .5, .5], std=[.5, .5, .5]) # 标准化至[-1, 1]，规定均值和标准差
])

class DogCat(data.Dataset):
    def __init__(self, root, transforms=None):
        imgs = os.listdir(root)
        self.imgs = [os.path.join(root, img) for img in imgs]
        self.transforms=transforms
        
    def __getitem__(self, index):
        img_path = self.imgs[index]
        label = 0 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 1
        data = Image.open(img_path)
        if self.transforms:
            data = self.transforms(data)
        return data, label
    
    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

dataset = DogCat('./data/dogcat/', transforms=transform)
img, label = dataset[0]
for img, label in dataset:
    print(img.size(), label)

    torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用，具体使用方法请参看官方文档1。在这里介绍一个会经常使用到的Dataset——ImageFolder，它的实现和上述的DogCat很相似。ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：

    ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)

    它主要有四个参数：

    • root：在root指定的路径下寻找图片
    • transform：对PIL Image进行的转换操作，transform的输入是使用loader读取图片的返回对象
    • target_transform：对label的转换
    • loader：给定路径后如何读取图片，默认读取为RGB格式的PIL Image对象

    label是按照文件夹名顺序排序后存成字典，即{类名:类序号(从0开始)}，一般来说最好直接将文件夹命名为从0开始的数字，这样会和ImageFolder实际的label一致，如果不是这种命名规范，建议看看self.class_to_idx属性以了解label和文件夹名的映射关系。

    Dataset只负责数据的抽象，一次调用__getitem__只返回一个样本。前面提到过，在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。

     

    DataLoader的函数定义如下： DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False)

    • dataset：加载的数据集(Dataset对象)
    • batch_size：batch size
    • shuffle:：是否将数据打乱
    • sampler： 样本抽样，后续会详细介绍
    • num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程
    • collate_fn： 如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可
    • pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些
    • drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃

    在数据处理中，有时会出现某个样本无法读取等问题，比如某张图片损坏。这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。如果实在是遇到这种情况无法处理，则可以返回None对象，然后在Dataloader中实现自定义的collate_fn，将空对象过滤掉。但要注意，在这种情况下dataloader返回的batch数目会少于batch_size。

    class NewDogCat(DogCat): # 继承前面实现的DogCat数据集
    def __getitem__(self, index):
        try:
            # 调用父类的获取函数，即 DogCat.__getitem__(self, index)
            return super(NewDogCat,self).__getitem__(index)
        except:
            return None, None

from torch.utils.data.dataloader import default_collate # 导入默认的拼接方式
def my_collate_fn(batch):
    '''
    batch中每个元素形如(data, label)
    '''
    # 过滤为None的数据
    batch = list(filter(lambda x:x[0] is not None, batch))
    if len(batch) == 0: return t.Tensor()
    return default_collate(batch) # 用默认方式拼接过滤后的batch数据
    dataloader = DataLoader(dataset, 2, collate_fn=my_collate_fn, num_workers=1,shuffle=True)
for batch_datas, batch_labels in dataloader:
    print(batch_datas.size(),batch_labels.size())

    对于诸如样本损坏或数据集加载异常等情况，还可以通过其它方式解决。例如但凡遇到异常情况，就随机取一张图片代替：

    class NewDogCat(DogCat):
    def __getitem__(self, index):
        try:
            return super(NewDogCat, self).__getitem__(index)
        except:
            new_index = random.randint(0, len(self)-1)
            return self[new_index]

    DataLoader里面并没有太多的魔法方法，它封装了Python的标准库multiprocessing，使其能够实现多进程加速。在此提几点关于Dataset和DataLoader使用方面的建议：

    1. 高负载的操作放在__getitem__中，如加载图片等。
    2. dataset中应尽量只包含只读对象，避免修改任何可变对象，利用多线程进行操作。

    第一点是因为多进程会并行的调用__getitem__函数，将负载高的放在__getitem__函数中能够实现并行加速。 第二点是因为dataloader使用多进程加载，如果在Dataset实现中使用了可变对象，可能会有意想不到的冲突。在多线程/多进程中，修改一个可变对象，需要加锁，但是dataloader的设计使得其很难加锁（在实际使用中也应尽量避免锁的存在），因此最好避免在dataset中修改可变对象。例如下面就是一个不好的例子，在多进程处理中self.num可能与预期不符，这种问题不会报错，因此难以发现。如果一定要修改可变对象，建议使用Python标准库Queue中的相关数据结构。

    class BadDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.datas = range(100)
        self.num = 0 # 取数据的次数
    def __getitem__(self, index):
        self.num += 1
        return self.datas[index]

    使用Python multiprocessing库的另一个问题是，在使用多进程时，如果主程序异常终止（比如用Ctrl+C强行退出），相应的数据加载进程可能无法正常退出。这时你可能会发现程序已经退出了，但GPU显存和内存依旧被占用着，或通过top、ps aux依旧能够看到已经退出的程序，这时就需要手动强行杀掉进程。建议使用如下命令：

    ps x | grep <cmdline> | awk '{print $1}' | xargs kill

    PyTorch中还单独提供了一个sampler模块，用来对数据进行采样。常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。默认的是采用SequentialSampler，它会按顺序一个一个进行采样。这里介绍另外一个很有用的采样方法： WeightedRandomSampler，它会根据每个样本的权重选取数据，在样本比例不均衡的问题中，可用它来进行重采样。

    构建WeightedRandomSampler时需提供两个参数：每个样本的权重weights、共选取的样本总数num_samples，以及一个可选参数replacement。权重越大的样本被选中的概率越大，待选取的样本数目一般小于全部的样本数目。replacement用于指定是否可以重复选取某一个样本，默认为True，即允许在一个epoch中重复采样某一个数据。如果设为False，则当某一类的样本被全部选取完，但其样本数目仍未达到num_samples时，sampler将不会再从该类中选择数据，此时可能导致weights参数失效。下面举例说明。

    dataset = DogCat('data/dogcat/', transforms=transform)

# 狗的图片被取出的概率是猫的概率的两倍
# 两类图片被取出的概率与weights的绝对大小无关，只和比值有关
weights = [2 if label == 1 else 1 for data, label in dataset]
weights
    from torch.utils.data.sampler import  WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(weights,
                                num_samples=9,
                                replacement=True)
dataloader = DataLoader(dataset,
                        batch_size=3,
                        sampler=sampler)
for datas, labels in dataloader:
    print(labels.tolist())

    计算机视觉工具包：torchvision

    torchvision主要包含三部分：

    • models：提供深度学习中各种经典网络的网络结构以及预训练好的模型，包括AlexNet、VGG系列、ResNet系列、Inception系列等。
    • datasets： 提供常用的数据集加载，设计上都是继承torhc.utils.data.Dataset，主要包括MNIST、CIFAR10/100、ImageNet、COCO等。
    • transforms：提供常用的数据预处理操作，主要包括对Tensor以及PIL Image对象的操作。
    from torchvision import models
from torch import nn
# 加载预训练好的模型，如果不存在会进行下载
# 预训练好的模型保存在 ~/.torch/models/下面
resnet34 = models.squeezenet1_1(pretrained=True, num_classes=1000)

# 修改最后的全连接层为10分类问题（默认是ImageNet上的1000分类）
resnet34.fc=nn.Linear(512, 10)


from torchvision import datasets
# 指定数据集路径为data，如果数据集不存在则进行下载
# 通过train=False获取测试集
dataset = datasets.MNIST('data/', download=True, train=False, transform=transform)


from torchvision import transforms 
to_pil = transforms.ToPILImage()
to_pil(t.randn(3, 64, 64))

    torchvision还提供了两个常用的函数。一个是make_grid，它能将多张图片拼接成一个网格中；另一个是save_img，它能将Tensor保存成图片。

    dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=16)
from torchvision.utils import make_grid, save_image
dataiter = iter(dataloader)
img = make_grid(next(dataiter)[0], 4) # 拼成4*4网格图片，且会转成３通道
to_img(img)
    save_image(img, 'a.png')

    可视化工具

    在训练神经网络时，我们希望能更直观地了解训练情况，包括损失曲线、输入图片、输出图片、卷积核的参数分布等信息。这些信息能帮助我们更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出，但其只能打印数值信息，不够直观，同时无法查看分布、图片、声音等。在本节，我们将介绍两个深度学习中常用的可视化工具：Tensorboard和Visdom。

    Tensorboard

    Tensorboard也是一个相对独立的工具，只要用户保存的数据遵循相应的格式，tensorboard就能读取这些数据并进行可视化。这里我们将主要介绍如何在PyTorch中使用tensorboardX1进行训练损失的可视化。 TensorboardX是将Tensorboard的功能抽取出来，使得非TensorFlow用户也能使用它进行可视化，几乎支持原生TensorBoard的全部功能。

    tensorboardX的使用非常简单。首先用如下命令启动tensorboard：

    下面举例说明tensorboardX的使用。

    tensorboard --logdir <your/running/dir> --port <your_bind_port> # 启动tensorboard


from tensorboardX import SummaryWriter
# 构建logger对象，logdir用来指定log文件的保存路径
# flush_secs用来指定刷新同步间隔
logger = SummaryWriter(log_dir='experimient_cnn', flush_secs=2)
for ii in range(100):
    logger.add_scalar('data/loss', 10-ii**0.5)
    logger.add_scalar('data/accuracy', ii**0.5/10)

打开浏览器输入http://localhost:6006（其中6006应改成你的tensorboard所绑定的端口），即可看到如图2所示的结果。图2: tensorboard可视化结果左侧的Horizontal Axis下有三个选项，分别是：

Step：根据步长来记录，log_value时如果有步长，则将其作为x轴坐标描点画线。
Relative：用前后相对顺序描点画线，可认为logger自己维护了一个step属性，每调用一次log_value就自动加１。
Wall：按时间排序描点画线。
左侧的Smoothing条可以左右拖动，用来调节平滑的幅度。点击右上角的刷新按钮可立即刷新结果，默认是每30s自动刷新数据。可见tensorboard_logger的使用十分简单，但它只能统计简单的数值信息，不支持其它功能。

感兴趣的读者可以从github项目主页获取更多信息，本节将把更多的内容留给另一个可视化工具：Visdom。

    Visdom

    Visdom可以创造、组织和共享多种数据的可视化，包括数值、图像、文本，甚至是视频，其支持PyTorch、Torch及Numpy。用户可通过编程组织可视化空间，或通过用户接口为生动数据打造仪表板，检查实验结果或调试代码。

    Visdom中有两个重要概念：

    • env：环境。不同环境的可视化结果相互隔离，互不影响，在使用时如果不指定env，默认使用main。不同用户、不同程序一般使用不同的env。
    • pane：窗格。窗格可用于可视化图像、数值或打印文本等，其可以拖动、缩放、保存和关闭。一个程序中可使用同一个env中的不同pane，每个pane可视化或记录某一信息。

    cuda:

    在PyTorch中以下数据结构分为CPU和GPU两个版本：

    • Tensor
    • nn.Module（包括常用的layer、loss function，以及容器Sequential等）

    它们都带有一个.cuda方法，调用此方法即可将其转为对应的GPU对象。注意，tensor.cuda会返回一个新对象，这个新对象的数据已转移至GPU，而之前的tensor还在原来的设备上（CPU）。而module.cuda则会将所有的数据都迁移至GPU，并返回自己。所以module = module.cuda()和module.cuda()所起的作用一致。

    nn.Module在GPU与CPU之间的转换，本质上还是利用了Tensor在GPU和CPU之间的转换。nn.Module的cuda方法是将nn.Module下的所有parameter（包括子module的parameter）都转移至GPU，而Parameter本质上也是tensor(Tensor的子类)。

    下面将举例说明，这部分代码需要你具有两块GPU设备。

    P.S. 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu？这是因为GPU的编程接口采用CUDA，而目前并不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未来可能会支持AMD的GPU，而AMD GPU的编程接口采用OpenCL，因此PyTorch还预留着.cl方法，用于以后支持AMD等的GPU。

    # 不指定所使用的GPU设备，将默认使用第1块GPU
tensor = tensor.cuda()
tensor.is_cuda # True

module = nn.Linear(3, 4)
module.cuda(device = 1)
module.weight.is_cuda # True

class VeryBigModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VeryBigModule, self).__init__()
        self.GiantParameter1 = t.nn.Parameter(t.randn(100000, 20000)).cuda(0)
        self.GiantParameter2 = t.nn.Parameter(t.randn(20000, 100000)).cuda(1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.GiantParameter1.mm(x.cuda(0))
        x = self.GiantParameter2.mm(x.cuda(1))
        return x

    上面最后一部分中，两个Parameter所占用的内存空间都非常大，大概是8个G，如果将这两个都同时放在一块GPU上几乎会将显存占满，无法再进行任何其它运算。此时可通过这种方式将不同的计算分布到不同的GPU中。

     

    关于使用GPU的一些建议：

    • GPU运算很快，但对于很小的运算量来说，并不能体现出它的优势，因此对于一些简单的操作可直接利用CPU完成
    • 数据在CPU和GPU之间，以及GPU与GPU之间的传递会比较耗时，应当尽量避免
    • 在进行低精度的计算时，可以考虑HalfTensor，它相比于FloatTensor能节省一半的显存，但需千万注意数值溢出的情况。

     另外这里需要专门提一下，大部分的损失函数也都属于nn.Moudle，但在使用GPU时，很多时候我们都忘记使用它的.cuda方法，这在大多数情况下不会报错，因为损失函数本身没有可学习的参数（learnable parameters）。但在某些情况下会出现问题，为了保险起见同时也为了代码更规范，应记得调用criterion.cuda。下面举例说明

    # 交叉熵损失函数，带权重
criterion = t.nn.CrossEntropyLoss(weight=t.Tensor([1, 3]))
input = t.randn(4, 2).cuda()
target = t.Tensor([1, 0, 0, 1]).long().cuda()

# 下面这行会报错，因weight未被转移至GPU
# loss = criterion(input, target)

# 这行则不会报错
criterion.cuda()
loss = criterion(input, target)

criterion._buffers

    而除了调用对象的.cuda方法之外，还可以使用torch.cuda.device，来指定默认使用哪一块GPU，或使用torch.set_default_tensor_type使程序默认使用GPU，不需要手动调用cuda。

    # 如果未指定使用哪块GPU，默认使用GPU 0
x = t.cuda.FloatTensor(2, 3)
# x.get_device() == 0
y = t.FloatTensor(2, 3).cuda()
# y.get_device() == 0

# 指定默认使用GPU 1
with t.cuda.device(1):    
    # 在GPU 1上构建tensor
    a = t.cuda.FloatTensor(2, 3)

    # 将tensor转移至GPU 1
    b = t.FloatTensor(2, 3).cuda()
    print(a.get_device() == b.get_device() == 1 )

    c = a + b
    print(c.get_device() == 1)

    z = x + y
    print(z.get_device() == 0)

    # 手动指定使用GPU 0
    d = t.randn(2, 3).cuda(0)
    print(d.get_device() == 2)

    如果服务器具有多个GPU，tensor.cuda()方法会将tensor保存到第一块GPU上，等价于tensor.cuda(0)。此时如果想使用第二块GPU，需手动指定tensor.cuda(1)，而这需要修改大量代码，很是繁琐。这里有两种替代方法：

    • 一种是先调用t.cuda.set_device(1)指定使用第二块GPU，后续的.cuda()都无需更改，切换GPU只需修改这一行代码。
    • 更推荐的方法是设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，例如当export CUDA_VISIBLE_DEVICE=1（下标是从0开始，1代表第二块GPU），只使用第二块物理GPU，但在程序中这块GPU会被看成是第一块逻辑GPU，因此此时调用tensor.cuda()会将Tensor转移至第二块物理GPU。CUDA_VISIBLE_DEVICES还可以指定多个GPU，如export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3，那么第一、三、四块物理GPU会被映射成第一、二、三块逻辑GPU，tensor.cuda(1)会将Tensor转移到第三块物理GPU上。

    设置CUDA_VISIBLE_DEVICES有两种方法，一种是在命令行中CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py，一种是在程序中import os;os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"。如果使用IPython或者Jupyter notebook，还可以使用%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2来设置环境变量。

    从 0.4 版本开始，pytorch新增了tensor.to(device)方法，能够实现设备透明，便于实现CPU/GPU兼容。这部份内容已经在第三章讲解过了。

     

    从PyTorch 0.2版本中，PyTorch新增分布式GPU支持。分布式是指有多个GPU在多台服务器上，而并行一般指的是一台服务器上的多个GPU。分布式涉及到了服务器之间的通信，因此比较复杂，PyTorch封装了相应的接口，可以用几句简单的代码实现分布式训练。分布式对普通用户来说比较遥远，因为搭建一个分布式集群的代价十分大，使用也比较复杂。相比之下一机多卡更加现实。对于分布式训练，这里不做太多的介绍，感兴趣的读者可参考文档1

    单机多卡并行

    要实现模型单机多卡十分容易，直接使用 new_module = nn.DataParallel(module, device_ids), 默认会把模型分布到所有的卡上。多卡并行的机制如下：

    • 将模型（module）复制到每一张卡上
    • 将形状为（N,C,H,W）的输入均等分为 n份（假设有n张卡），每一份形状是（N/n, C,H,W）,然后在每张卡前向传播，反向传播，梯度求平均。要求batch-size 大于等于卡的个数(N>=n)

    持久化

    在PyTorch中，以下对象可以持久化到硬盘，并能通过相应的方法加载到内存中：

    • Tensor
    • Variable
    • nn.Module
    • Optimizer

    本质上上述这些信息最终都是保存成Tensor。Tensor的保存和加载十分的简单，使用t.save和t.load即可完成相应的功能。在save/load时可指定使用的pickle模块，在load时还可将GPU tensor映射到CPU或其它GPU上。

    我们可以通过t.save(obj, file_name)等方法保存任意可序列化的对象，然后通过obj = t.load(file_name)方法加载保存的数据。对于Module和Optimizer对象，这里建议保存对应的state_dict，而不是直接保存整个Module/Optimizer对象。Optimizer对象保存的主要是参数，以及动量信息，通过加载之前的动量信息，能够有效地减少模型震荡，下面举例说明。

    a = t.Tensor(3, 4)
if t.cuda.is_available():
        a = a.cuda(1) # 把a转为GPU1上的tensor,
        t.save(a,'a.pth')
        
        # 加载为b, 存储于GPU1上(因为保存时tensor就在GPU1上)
        b = t.load('a.pth')
        
        # 加载为c, 存储于CPU
        c = t.load('a.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)
        
        # 加载为d, 存储于GPU0上
        d = t.load('a.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})

t.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor')
from torchvision.models import SqueezeNet
model = SqueezeNet()
# module的state_dict是一个字典
model.state_dict().keys()


# Module对象的保存与加载
t.save(model.state_dict(), 'squeezenet.pth')
model.load_state_dict(t.load('squeezenet.pth'))

all_data = dict(
    optimizer = optimizer.state_dict(),
    model = model.state_dict(),
    info = u'模型和优化器的所有参数'
)
t.save(all_data, 'all.pth')

all_data = t.load('all.pth')
all_data.keys()
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