Pytorch深度学习入门

在本教程中,将使用Pytorch框架介绍深度学习,并通过一个简单案例进行实验,通过本教程,你将可以轻松地使用Pytorch框架构建深度学习模型。(我也刚刚接触Pytorch)

Pytorch 简介

Pytorch 是一个基于 Torch 的 Python 机器学习包,而 Torch 则是一个基于编程语言 Lua 的开源机器学习包。Pytorch 有两个主要的特点:

  • 利用强大的 GPU 加速进行张量计算(如 NumPy)
  • 用于构建和训练神经网络的自动微分机制

相比其它深度学习库,Pytorch 具有以下两点优势:

  • 与 TensorFlow 等其它在运行模型之前必须先定义整个计算图的库不同,Pytorch 允许动态定义图。
  • Pytorch 也非常适合深度学习研究,提供了最大的灵活性和运行速度。

Tensors

Pytorch 张量与 NumPy 数组非常相似,而且它们可以在 GPU 上运行。这一点很重要,因为它有助于加速数值计算,从而可以将神经网络的速度提高 50 倍甚至更多。为了使用 Pytorch,你需要先访问其官网并安装 Pytorch。如果你正在使用 Conda,你可以通过运行以下简单命令来安装Pytorch:

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conda install PyTorch torchvision -c PyTorch

为了定义 Pytorch 张量,首先需要导入 torch 包。PyTorch 允许你定义两种类型的张量,即 CPU 和 GPU 张量。在本教程中,假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器,但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量:

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import torch

Pytorch 的默认张量类型是一个浮点型张量,定义为torch.FloatTensor。例如,你可以根据 Python 的 list 数据结构创建张量:

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torch.FloatTensor([[20, 30, 40], [90, 60, 70]])

如果你使用的是支持 GPU 的机器,你可以通过以下方法定义张量:

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torch.cuda.FloatTensor([[20, 30, 40], [90, 60, 70]])

你也可以使用 Pytorch 张量执行加法和减法等数学运算:

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x = torch.FloatTensor([25])
y = torch.FloatTensor([30])
x + y

你还可以定义矩阵并执行矩阵运算。我们来看看如何定义一个矩阵然后将其转置:

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matrix = torch.randn(4, 5)
matrix
matrix.t()

Autograd 机制

Pytorch 使用了一种叫做自动微分的技术,它可以对函数的导数进行数值估计。自动微分在神经网络中计算反向传递(backward pass)。在训练过程中,神经网络的权重被随机初始化为接近零但不是零的数。反向传递是指从右到左调整权重的过程,而正向传递则是从左到右调整权重的过程。

torch.autograd是 Pytorch 中支持自动微分的库。这个包的核心类是torch.Tensor。如果你想要跟踪这个类的所有操作,请将.requires_grad设置为 True。如果要计算所有的梯度,请调用.backward()。这个张量的梯度将在.grad属性中积累。

如果你想要从计算历史中分离出一个张量,请调用.detach()函数。这也可以防止将来对张量的计算被跟踪。另一种防止历史跟踪的方法是用torch.no_grad()方法封装代码。

你可以将张量Tensor和函数Function类相连接,构建一个编码了完整计算历史的无环图。张量的.grad_fn属性会引用创建了这个张量的Function。如果你要计算导数,可以调用张量的.backward()。如果该张量包含一个元素,你不需要为backward()函数指定任何参数。如果张量包含多个元素,你需要指定一个规模(shape)相匹配的张量的梯度。

例如,你可以创建两个张量,将其中一个张量的requires_grad设定为 True,将另一个的设定为 False。接着你可以用这两个张量来执行加法和求和运算。然后你可以计算其中一个张量的梯度。

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a = torch.tensor([3.0, 2.0], requires_grad=True)
b = torch.tensor([4.0, 7.0])
ab_sum = a + b
ab_sum
ab_res = (ab_sum*8).sum()
ab_res.backward()
ab_res
a.grad

b上调用.grad的返回值为空,因为你没有将它的requires_grad设置为 True。

nn 模块

这是在 Pytorch 中构建神经网络的模块。nn模块依赖于autograd来定义模型并对其进行微分处理。首先,定义训练一个神经网络的过程:

  • 用一些可学习的参数(即权重)定义神经网络
  • 在输入的数据集上进行迭代
  • 通过网络处理输入
  • 将预测结果和实际值进行比较,并测量误差
  • 将梯度传播回网络的参数中
  • 使用简单的更新规则更新网络的权重:weight = weight - learning_rate * gradient

现在,你可以使用nn模块创建一个双层的神经网络:

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N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
x = torch.randn(N, D_in)
y = torch.randn(N, D_out)
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(D_in, H),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(H, D_out),
)
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
learning_rate = 1e-4

在这里我们将解释一下上面用到的参数:

  • N 是批处理大小。批处理大小是观测数据的数量,观测之后权重将被更新。

  • D_in: 是输入的维度

  • H: 是隐藏层的维度
  • D_out: 是输出层的维度
  • torch.randn: 定义了指定维度的矩阵
  • torch.nn.Sequential :初始化了神经网络层的线性堆栈
  • torch.nn.Linear: 对输入数据应用了线性变换
  • torch.nn.ReLU: 在元素层级上应用了ReLU激活函数
  • torch.nn.MSELoss: 创建了一个标准来度量输入 x 和目标 y 中 n 个元素的均方误差

optim 模块

接下来,你要使用 optim 包来定义一个优化器,该优化器将为你更新权重。optim 包抽象出了优化算法的思想,并提供了常用优化算法(如 AdaGrad、RMSProp 和 Adam)的实现。我们将使用 Adam 优化器,它是最流行的优化器之一。

该优化器接受的第一个参数是张量,这些张量需要更新。在正向传递中,你要通过向模型传递 x 来计算出预测的 y。然后,计算并显示出损失。在运行反向传递之前,你要将使用优化器更新的所有变量的梯度设置为零。这样做的原因是,默认情况下,在调用.backward()方法时,梯度不会被重写。然后,你需要在优化器上调用step函数,该步骤会更新其参数。具体的实现代码如下所示:

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optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
for t in range(500):
y_pred = model(x)
loss = loss_fn(y_pred, y)
print(t, loss.item())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

自定义的 nn 模块

有时你需要构建自己的自定义模块。这种情况下,你需要创建nn.Module的子类,然后定义一个接收输入张量并产生输出张量的 forward。使用nn.Module实现双层网络的方法如下图所示。这个模型与上面的模型非常相似,但不同之处在于你要使用torch.nn.Module创建神经网络。另一个区别是这个模型会使用 stochastic gradient descent optimizer 而不是 Adam。你可以使用下面的代码实现一个自定义的 nn 模块:

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import torch
class TwoLayerNet(torch.nn.Module):
def __init__(self, D_in, H, D_out):
super(TwoLayerNet, self).__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(D_in, H)
self.linear2 = torch.nn.Linear(H, D_out)
def forward(self, x):
h_relu = self.linear1(x).clamp(min=0)
y_pred = self.linear2(h_relu)
return y_pred
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
x = torch.randn(N, D_in)
y = torch.randn(N, D_out)
model = TwoLayerNet(D_in, H, D_out)
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4)
for t in range(500):
y_pred = model(x)
loss = criterion(y_pred, y)
print(t, loss.item())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

案例

上面介绍完一些Pytorch的基础之后,接下来,我们将通过一个完整地案例进一步加深对Pytorch的认识。

我们将按照下列目录进行实验:

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--- pytorchFashion
| |--- __init__.py
| |--- callback
| |--- config
| |--- dataset
| |--- output
| |--- test
| |--- train
| |--- io
| |--- model
| | |--- __init__.py
| | |--- cnn
| | | |--- __init__.py
| | | |--- alexnet.py
| |--- preprocessing
| |--- utils

简单地对每个目录进行说明,其中:

  • callback: 我们自定义的callback
  • config: 整个实验的配置文件目录
  • dataset: 数据集目录
  • output:实验输出目录
  • test: 预测器目录
  • train:训练器目录
  • io: 数据交互目录
  • model: 模型目录
  • preprocessing: 数据预处理目录
  • utils: 常用工具目录

我们主要以常见的FashionMNIST数据集进行实验。

FashionMNIST

FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 的图像数据集。 它是由 Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。

FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分,28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码。说白了就是手写数字没有衣服鞋子之类的更复杂。

数据案例如下所示:

备注: 该数据集可以从地址进行下载。

实际上,Pytorch模块中已经包含了下载以及处理FashionMNIST数据的脚本,我们只需运行:

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transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./dataset/fashion',
train=True,
download=False,
transform=transform)
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./dataset/fashion',
train=False,
download=False,
transform=transform)
# Loading dataset into dataloader
trainIter = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
valIter = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=False)

之后会在./dataset/fashion目录中生成一份数据集,之后,我们就可以使用torch.utils.data.DataLoader进行加载。

各个模块的代码可以从github上获取,这里将不详细描述。

我们主要实现run.py脚本文件,详细代码可看源文件。在pytorchFashion同目录下新建一个run.py文件,并写入以下代码:

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#encoding:utf-8
import argparse
import torch
import numpy as np
from torch.optim import Adam
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
from pytorchFashion.train.trainer import Trainer
from pytorchFashion.utils.logginger import init_logger
from pytorchFashion.config import alexnet_config as config
from pytorchFashion.train.losses import CrossEntropy
from pytorchFashion.train.metrics import Accuracy
from pytorchFashion.callback.lrscheduler import StepLr
from pytorchFashion.io.data_loader import ImageDataIter
from pytorchFashion.model.cnn.alexnet import AlexNet
from pytorchFashion.callback.earlystopping import EarlyStopping
from pytorchFashion.callback.modelcheckpoint import ModelCheckpoint
from pytorchFashion.callback.trainingmonitor import TrainingMonitor
from pytorchFashion.callback.writetensorboard import WriterTensorboardX

首先,我们加载所需模块,可以看到大部分都是我们自定义的模块。接下里,我们定义一个执行的主函数main(),如下:

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def main():
# 路径变量
checkpoint_dir = config.CHECKPOINT_PATH # checkpoint路径
fig_path = config.FIG_PATH
json_path = config.JSON_PATH
# 初始化日志
logger = init_logger(log_name=config.ARCH,
log_path=config.LOG_PATH)
if args['seed'] is not None:
logger.info("seed is %d"%args['seed'])
np.random.seed(args['seed'])
torch.manual_seed(args['seed'])

其中 :

  • checkpoint_dir:模型保存路径
  • fig_path:训练结果可视化保存路径
  • json_path:训练指标变化保存路径

另外,我们还初始化一个日志记录器logger,记录整个实验过程。以及一个固定的随机种子变量seed(保证结果可复现)。

接着,加载数据,即:

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# 加载数据集
logger.info('starting load train data from disk')
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./dataset/fashion',
train=True,
download=True,
transform=transform)
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./dataset/fashion',
train=False,
download=True,
transform=transform)
# Loading dataset into dataloader
trainIter = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=config.BATCH_SIZE,
shuffle=True)
valIter = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
batch_size=config.BATCH_SIZE,
shuffle=False)

其中,transform负责整个数据转换过程,需要注意的是transforms.ToTensor()将变量转化为张量时,默对每张图片像素除以256操作,所以,你会看到我们在进行归一化时,传入的各个通道均值位于0到1之间。

定义好数据之后,接下来,初始化模型和优化器,即:

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# 初始化模型和优化器
logger.info("initializing model")
model = SimpleNet(num_classes = config.NUM_CLASSES)
optimizer = Adam(params = model.parameters(),
lr = config.LEARNING_RATE,
weight_decay=config.WEIGHT_DECAY,
)

其中,SimpleNet是我们自定义的一个简单卷积神经网络,并且使用Adam优化器进行训练。

下面,初始化callback模块:

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# 写入TensorBoard
logger.info("initializing callbacks")
write_summary = WriterTensorboardX(writer_dir=config.WRITER_PATH,
logger = logger,
enable=True)
# 模型保存
model_checkpoint = ModelCheckpoint(checkpoint_dir=checkpoint_dir,
mode= config.MODE,
monitor=config.MONITOR,
save_best_only= config.SAVE_BEST_ONLY,
arch = config.ARCH,
logger = logger)
# eraly_stopping功能
early_stop = EarlyStopping(mode = config.MODE,
patience = config.PATIENCE,
monitor = config.MONITOR)
# 监控训练过程
train_monitor = TrainingMonitor(fig_path = fig_path,
json_path = json_path,
arch = config.ARCH)
lr_scheduler = StepLr(optimizer=optimizer,lr = config.LEARNING_RATE)

其中:

  • write_summary: 主要是负责将数据写入文件中,以便于使用tensorboard工具进行可视化。
  • model_checkpoint: 保存模型,这里默认是保存最佳模型,当然也可以指定epoch频率保存模型。
  • early_stop:当模型在训练过程中,如果模型持续一段时间不再学习,那么使用该功能可以自动停止训练模型。
  • train_monitor:模型训练过程中的监控器,主要记录各个指标变化情况。
  • lr_scheduler:学习率变化模式,我们知道一般刚开始训练模型时,应设置一个大的学习率,当模型不断接近最小值时,应设置一个小的学习率。

初始化模型训练器:

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logger.info('training model....')
trainer = Trainer(model = model,
train_data = trainIter,
val_data = valIter,
optimizer = optimizer,
criterion=CrossEntropy(),
metric = Accuracy(topK=config.TOPK),
logger = logger,
config = config,
model_checkpoint = model_checkpoint,
training_monitor = train_monitor,
early_stopping = early_stop,
writer= write_summary,
train_from_scratch=config.RESUME,
lr_scheduler=lr_scheduler
)

开始训练模型:

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    # 查看模型结构
trainer.summary()
# 拟合模型
trainer.train()
if __name__ == '__main__':
ap = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch model training')
ap.add_argument('-s','--seed',default=1024,type = int,
help = 'seed for initializing training.')
args = vars(ap.parse_args())
main()

以上,我们完成了整个训练模型脚本,接下来运行下列命令进行模型训练:

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python run.py

在训练结束之后,在output目录,你可以看到两个文件,分别记录了loss和accuracy的变化情况,即:
训练结果

备注:完整代码可从:github下载

-------------本文结束感谢您的阅读-------------
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