PyTorch快速入门

Tensors

Tensors贯穿PyTorch始终

和多维数组很相似，一个特点是可以硬件加速

Tensors的初始化

有很多方式

• 直接给值

  data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 

• 从NumPy数组转来

  np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 

• 从另一个Tensor

  x_ones = torch.ones_like(x_data) 

• 赋01或随机值

  shape = (2,3,) rand_tensor = torch.rand(shape) ones_tensor = torch.ones(shape) zeros_tensor = torch.zeros(shape) 

Tensors的属性

tensor = torch.rand(3,4) print(f"Shape of tensor: {tensor.shape}") print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}") print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}") 

shape维度，dtype元素类型，device运行设备(cpu/gpu)

Tensors的操作

使用GPU的方法

if torch.cuda_is_available():   tensor = tensor.to("cuda") 

各种操作

• 索引和切片

  tensor = torch.ones(4,4) print(tensor[0])    #第一行（0开始） print(tensor[;,0])  #第一列（0开始） print(tensor[...,-1]) #最后一列 

• 连接

  t1 = torch.cat([tensor,tensor],dim=1) #沿着第一维的方向拼接 

• 矩阵乘法

  三种办法，类似于运算符重载、成员函数和非成员函数

  y1 = tensor @ tensor y2 = tensor.matmul(tensor.T) y3 = torch.rand_like(tensor) torch.matmul(tensor,tensor.T,out=y3) 

• 点乘

  类似，也是三种办法

  z1 = tensor * tensor z2 = tensor.mul(tensor) z3 = torch.rand_like(tensor) torch.mul(tensor,tensor,out=z3) 

• 单元素tensor求值

  agg = tensor.sum() agg_item = agg.item() print(agg_item,type(agg_item)) 

• In-place 操作

  就是会改变成员内容的成员函数，以下划线结尾

  tensor.add_(5) #每个元素都+5 

  节约内存，但是会丢失计算前的值，不推荐使用。

和NumPy的联系

• Tensor转NumPy数组

  t = torch.ones(5) n = t.numpy() 

  注意，这个写法类似引用，没有新建内存，二者修改同步

• NumPy数组转tensor

  n = np.ones(5) t = torch.from_numpy(n) 

  同样是引用，一个的修改会对另一个有影响

数据集和数据加载器

处理数据的代码通常很杂乱，难以维护，我们希望这部分代码和主代码分离。

加载数据集

以FasnionMNIST为例，我们需要四个参数

• root是路径
• Train区分训练集还是测试集
• download表示如果root找不到，就从网上下载
• transform表明数据的转换方式

import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt  training_data = datasets.FansionMNIST(  root = "data",   train = True,   download = True,   transform = ToTensor() )  test_data = datasets.FansionMNIST(  root = "data",   train = False,   download = True,   transform = ToTensor() ) 

标号和可视化

labels_map = {     0: "T-Shirt",     1: "Trouser",     2: "Pullover",     3: "Dress",     4: "Coat",     5: "Sandal",     6: "Shirt",     7: "Sneaker",     8: "Bag",     9: "Ankle Boot", } figure = plt.figure(figsize=(8, 8)) cols, rows = 3, 3 for i in range(1, cols * rows + 1):     sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()     img, label = training_data[sample_idx]     figure.add_subplot(rows, cols, i)     plt.title(labels_map[label])     plt.axis("off")     plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray") plt.show() 

自己创建数据集类

必须实现三个函数__init__,__len__,__getitem__

import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image  class CustomImageDataset(Dataset):     def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):         self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)         self.img_dir = img_dir         self.transform = transform         self.target_transform = target_transform      def __len__(self):         return len(self.img_labels)      def __getitem__(self, idx):         img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])         image = read_image(img_path)         label = self.img_labels.iloc[idx, 1]         if self.transform:             image = self.transform(image)         if self.target_transform:             label = self.target_transform(label)         return image, label 

__init__类似于构造函数

__len__求数据个数

__getitem__按下标找数据和标签，类似重载[]

用DataLoaders准备数据用于训练

DataLoaders主要做3件事，将数据划分为小batches，随机打乱数据，和多核处理。

from torch.utils.data import DataLoader train_dataloader = DataLoader(training_data,batch_size = 64,shuffle=True) test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size = 64,shuffle=True) 

用DataLoader进行迭代训练

# 展示图像和标签 train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}") 

Transforms

让数据变形成需要的形式

transform指定feature的变形

target_transform指定标签的变形

比如，需要数据从PIL Image变成Tensors，标签从整数变成one-hot encoded tensors

import torch from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda  ds = datasets.FashionMNIST(     root="data",     train=True,     download=True,     transform=ToTensor(),     target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(0, torch.tensor(y), value=1)) ) 

这里用了两个技术，ToTensor()和Lambda表达式

ToTensor()将PIL images或者NumPy数组转化成FloatTensor，每个像素的灰度转化到[0,1]范围内

Lambda类似C++里的Lambda表达式，我们需要将整数转化为 one-hot encoded tensor，就先创建一个长度为数据标签类型的全0的Tensor，然后用scatter_()把第y个值改为1。注意到，scatter的index接受的参数也是Tensor，可见Tensor的广泛使用。

神经网络

神经网络是一些层或者模块，对数据进行处理。

torch.nn提供了诸多构造神经网络的模块，模块化的结构方便了管理复杂结构。

接下来以在FashionMNIST上构造一个图像分类器为例。

import os import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms 

准备训练设备

有GPU用GPU，没有用CPU

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" print(f"Using {device} device") 

定义网络的类

我们的网络从nn.Module继承来

class NeuralNetwork(nn.Module):     def __init__(self):         super(NeuralNetwork, self).__init__()         self.flatten = nn.Flatten()         self.linear_relu_stack = nn.Sequential(             nn.Linear(28*28, 512),             nn.ReLU(),             nn.Linear(512, 512),             nn.ReLU(),             nn.Linear(512, 10),         )      def forward(self, x):         x = self.flatten(x)         logits = self.linear_relu_stack(x)         return logits 

然后创建一个实例（对象），把它放到device上

model = NeuralNetwork().to(device) print(model) 

跑一下的结果

Using cpu device NeuralNetwork(   (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)   (linear_relu_stack): Sequential(     (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)     (1): ReLU()     (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)     (3): ReLU()     (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)   ) ) 

结果是返回值的softmax，这是个10维的概率，找最大的就是预测结果

X = torch.rand(1, 28, 28, device=device) logits = model(X) pred_probab = nn.Softmax(dim=1)(logits) y_pred = pred_probab.argmax(1) print(f"Predicted class: {y_pred}") 

模型的layers

以3张28×28的图像为例，分析它在network里的状态

input_image = torch.rand(3,28,28) print(input_image.size()) '''  torch.Size([3,28,28]) ''' 

nn.Flatten

Flatten顾名思义，扁平化，用于将2维tensor转为1维的

flatten = nn.Flatten() flat_image = flatten(input_image) print(flag_image.size()) '''  torch.Size([3,784]) ''' 

nn.Linear

Linear，做线性变换的

layer1 = nn.Linear(in_features=28*28,out_features=20) hidden1 = layer1(flag_image) print(hidden1.size()) ''' torch.Size([3,20]) ''' 

nn.ReLU

非线性激活函数，在Linear层后，增加非线性，让神经网络学到更多的信息

hidden1 = nn.ReLU()(hidden1) 

nn.Sequential

Sequential，序列的，类似于把layers一层一层摆着

seq_modules = nn.Sequential(     flatten,     layer1,     nn.ReLU(),     nn.Linear(20, 10) ) input_image = torch.rand(3,28,28) logits = seq_modules(input_image) 

nn.Softmax

最后一层的结果返回一个在[-inf,inf]的值logits，通过softmax层后，映射到[0,1]

这样[0,1]的值可以作为概率输出，dim指定和为1的维度

softmax = nn.Softmax(dim=1) pred_probab = softmax(logits) 

模型的参数

这些layers是参数化的，就是说在训练中weights和biases不断被优化

以下的代码输出这个模型里的所有参数值

for name, param in model.named_parameters():   print(name,param.size(),param[:2]) 

自动求导

训练神经网络的时候，最常用的是反向传播，模型参数根据loss functoin的梯度进行调整。

为了求梯度，也就是求导，我们使用torch.autograd。

考虑就一个layer的网络，输入x，参数w和b，以及一个loss function，也就是

import torch  x = torch.ones(5)  # input tensor y = torch.zeros(3)  # expected output w = torch.randn(5, 3, requires_grad=True) b = torch.randn(3, requires_grad=True) z = torch.matmul(x, w)+b loss = torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(z, y)  

Tensors, Functions and Computational Graph

考虑这个过程的Computational Graph，如下

这个一定是DAG（有向无环图）

为了计算loss在w和b方向上的梯度，我们给他们设置requires_grad

w.requires_grad_(True) b.requires_grad_(True) 

Functions实际上是对象，有计算正向值和反向导数的成员。

print(z.grad_fn) print(loss.grad_fn)  

计算梯度

我们要计算Loss对w和b的偏导，只需要使用

loss.backward() 

然后就得到了

print(w.grad) print(b.grad) 

注意：

• 我们只能计算图里叶子的梯度，内部的点不能算
• 一张图只能计算一次梯度，要保留节点的话，backward要传retain_graph=True

import torch x = torch.randn((1,4),dtype=torch.float32,requires_grad=True) y = x ** 2 z = y * 4 print(x) print(y) print(z) loss1 = z.mean() loss2 = z.sum() print(loss1,loss2) loss1.backward()    # 这个代码执行正常，但是执行完中间变量都free了，所以下一个出现了问题 print(loss1,loss2) loss2.backward()    # 这时会引发错误 

所以要把loss1的那行改成

loss1.backward(retain_graph=True) 

不计算梯度

有些时候我们不需要计算梯度，比如模型已经训好了，只需要正向用

这个时候算梯度就很拖累时间，所以要禁用梯度

z = torch.matmul(x, w)+b print(z.requires_grad)  with torch.no_grad():     z = torch.matmul(x, w)+b print(z.requires_grad) ''' True False ''' 

另一个办法是用.detach()

z = torch.matmul(x, w)+b z_det = z.detach() print(z_det.requires_grad) ''' False ''' 

tensor输出和雅克比积

如果函数的输出是tensor，就不能简单算梯度了

结果是一个矩阵（其实就是依次遍历x和y的分量，求偏导）

PyTorch不计算J的原始值，而是给一个/(v/)，计算/(v^T/cdot J/)，输出接口是统一的

具体来说，把v当参数传进去

inp = torch.eye(5, requires_grad=True) out = (inp+1).pow(2) out.backward(torch.ones_like(inp), retain_graph=True) 

优化模型参数

有了模型，接下来要进行训练、验证和测试。

前置代码

首先要加载数据，建立模型

import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda  training_data = datasets.FashionMNIST(     root="data",     train=True,     download=True,     transform=ToTensor() )  test_data = datasets.FashionMNIST(     root="data",     train=False,     download=True,     transform=ToTensor() )  train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)  class NeuralNetwork(nn.Module):     def __init__(self):         super(NeuralNetwork, self).__init__()         self.flatten = nn.Flatten()         self.linear_relu_stack = nn.Sequential(             nn.Linear(28*28, 512),             nn.ReLU(),             nn.Linear(512, 512),             nn.ReLU(),             nn.Linear(512, 10),         )      def forward(self, x):         x = self.flatten(x)         logits = self.linear_relu_stack(x)         return logits  model = NeuralNetwork() 

超参数

定义三个超参数

• Epochs数：数据集迭代次数
• Batch size：单次训练样本数
• Learning Rate：学习速度

优化循环

接下来，我们进行多轮的优化，每轮叫一个epoch

每个epoch包含两部分，训练loop和验证/测试loop

Loss Function

PyTorch提供常见的Loss Functions

• nn.MSELoss (Mean Square Error)
• nn.NLLLoss (Negative Log Likelihood)
• nn.CrossEntropyLoss (交叉熵)

我们使用交叉熵，把原始结果logits放进去

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() 

Optimizer

初始化优化器，给它需要优化的参数，和超参数Learning Rate

optimizer = torch.optim.SGC(model.parameters(),lr = learning_rate) 

优化器在每个epoch里做三件事

• optimizer.zero_grad()将梯度清零
• loss.backward()进行反向传播
• optimizer.step()根据梯度调整参数

完整实现

在train_loop里训练，test_loop里测试

import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda  training_data = datasets.FashionMNIST(     root="data",     train=True,     download=True,     transform=ToTensor() )  test_data = datasets.FashionMNIST(     root="data",     train=False,     download=True,     transform=ToTensor() )  train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)  class NeuralNetwork(nn.Module):     def __init__(self):         super(NeuralNetwork, self).__init__()         self.flatten = nn.Flatten()         self.linear_relu_stack = nn.Sequential(             nn.Linear(28*28, 512),             nn.ReLU(),             nn.Linear(512, 512),             nn.ReLU(),             nn.Linear(512, 10),         )      def forward(self, x):         x = self.flatten(x)         logits = self.linear_relu_stack(x)         return logits  model = NeuralNetwork()  learning_rate = 1e-3 batch_size = 64 epochs = 5  # Initialize the loss function loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)  def train_loop(dataloader, model, loss_fn, optimizer):     size = len(dataloader.dataset)     for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):         # Compute prediction and loss         pred = model(X)         loss = loss_fn(pred, y)          # Backpropagation         optimizer.zero_grad()         loss.backward()         optimizer.step()          if batch % 100 == 0:             loss, current = loss.item(), batch * len(X)             print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}]")   def test_loop(dataloader, model, loss_fn):     size = len(dataloader.dataset)     num_batches = len(dataloader)     test_loss, correct = 0, 0      with torch.no_grad():         for X, y in dataloader:             pred = model(X)             test_loss += loss_fn(pred, y).item()             correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()      test_loss /= num_batches     correct /= size     print(f"Test Error: /n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} /n")  loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)  epochs = 10 for t in range(epochs):     print(f"Epoch {t + 1}/n-------------------------------")     train_loop(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)     test_loop(test_dataloader, model, loss_fn) print("Done!") 

保存和加载模型

如何保存和加载训好的模型？

import torch import torchvision.models as models 

保存和加载模型权重

通过torch.save方法，可以将模型保存到state_dict类型的字典里。

model = models.vgg16(pretrained=True) torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') 

而要加载的话，需要先构造相同类型的模型，然后把参数加载进去

model = models.vgg16() # we do not specify pretrained=True, i.e. do not load default weights model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) model.eval() 

注意，一定要调一下model.eval()，防止后续出错

保存和加载模型

上一种方法里，需要先实例化模型，再导入权值

有没有办法直接保存和加载整个模型呢？

我们用不传mode.state_dict()参数，改为model

保存方式：

torch.save(model,'model.pth') 

加载方式：

model = torch.load('model.pth')