本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。
PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传播，利用优化过程（如梯度计算）从数据中估计权重。
必备知识：该教程假设读者熟悉 Python 和 NumPy。
必备软件：在运行原 Jupyter Notebook 之前你需要安装 PyTorch。原 Notebook 有代码单元格可供验证你是否做好准备。
必备硬件：你需要安装 NVIDIA GPU 和 CUDA SDK。据报告此举可能实现 10-100 的加速。当然，如果你没有进行此设置，那么你仍然可以在仅使用 CPU 的情况下运行 PyTorch。但是，记住，在训练神经网络模型时，生命苦短！所以还是尽可能使用 GPU 吧！
项目地址：https://github.com/hpcgarage/accelerated_dl_pytorch
1. 必要的 PyTorch 背景
PyTorch 是一个建立在 Torch 库之上的 Python 包，旨在加速深度学习应用。
PyTorch 提供一种类似 NumPy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它可以利用 GPU 来加速训练。
1.1 PyTorch 张量
PyTorch 的关键数据结构是张量，即多维数组。其功能与 NumPy 的 ndarray 对象类似，如下我们可以使用 torch.Tensor() 创建张量。
# Generate a 2-D pytorch tensor (i.e., a matrix) pytorch_tensor = torch.Tensor(10, 20) print("type: ", type(pytorch_tensor), " and size: ", pytorch_tensor.shape )
如果你需要一个兼容 NumPy 的表征，或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量，那么就很简单了。
# Convert the pytorch tensor to a numpy array: numpy_tensor = pytorch_tensor.numpy() print("type: ", type(numpy_tensor), " and size: ", numpy_tensor.shape) # Convert the numpy array to Pytorch Tensor: print("type: ", type(torch.Tensor(numpy_tensor)), " and size: ", torch.Tensor(numpy_tensor).shape)
1.2 PyTorch vs. NumPy
PyTorch 并不是 NumPy 的简单替代品，但它实现了很多 NumPy 功能。其中有一个不便之处是其命名规则，有时候它和 NumPy 的命名方法相当不同。我们来举几个例子说明其中的区别：
1 张量创建
t = torch.rand(2, 4, 3, 5) a = np.random.rand(2, 4, 3, 5)
2 张量分割
t = torch.rand(2, 4, 3, 5) a = t.numpy() pytorch_slice = t[0, 1:3, :, 4] numpy_slice = a[0, 1:3, :, 4] print ('Tensor[0, 1:3, :, 4]:\n', pytorch_slice) print ('NdArray[0, 1:3, :, 4]:\n', numpy_slice) ------------------------------------------------------------------------- Tensor[0, 1:3, :, 4]: 0.2032 0.1594 0.3114 0.9073 0.6497 0.2826 [torch.FloatTensor of size 2x3] NdArray[0, 1:3, :, 4]: [[ 0.20322084 0.15935552 0.31143939] [ 0.90726137 0.64966112 0.28259504]]
3 张量 Masking
t = t - 0.5 a = t.numpy() pytorch_masked = t[t > 0] numpy_masked = a[a > 0]
4 张量重塑
pytorch_reshape = t.view([6, 5, 4]) numpy_reshape = a.reshape([6, 5, 4])
1.3 PyTorch 变量
PyTorch 张量的简单封装
帮助建立计算图
Autograd（自动微分库）的必要部分
将关于这些变量的梯度保存在 .grad 中
结构图：
计算图和变量：在 PyTorch 中，神经网络会使用相互连接的变量作为计算图来表示。PyTorch 允许通过代码构建计算图来构建网络模型；之后 PyTorch 会简化估计模型权重的流程，例如通过自动计算梯度的方式。
举例来说，假设我们想构建两层模型，那么首先要为输入和输出创建张量变量。我们可以将 PyTorch Tensor 包装进 Variable 对象中：
from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F x = Variable(torch.randn(4, 1), requires_grad=False) y = Variable(torch.randn(3, 1), requires_grad=False)
我们把 requires_grad 设置为 True，表明我们想要自动计算梯度，这将用于反向传播中以优化权重。
现在我们来定义权重：
w1 = Variable(torch.randn(5, 4), requires_grad=True) w2 = Variable(torch.randn(3, 5), requires_grad=True)
训练模型：
def model_forward(x): return F.sigmoid(w2 @ F.sigmoid(w1 @ x)) print (w1) print (w1.data.shape) print (w1.grad) # Initially, non-existent ------------------------------------------------------------------------- Variable containing: 1.6068 -1.3304 -0.6717 -0.6097 -0.3414 -0.5062 -0.2533 1.0260 -0.0341 -1.2144 -1.5983 -0.1392 -0.5473 0.0084 0.4054 0.0970 0.3596 0.5987 -0.0324 0.6116 [torch.FloatTensor of size 5x4] torch.Size([5, 4]) None
1.4 PyTorch 反向传播
这样我们有了输入和目标、模型权重，那么是时候训练模型了。我们需要三个组件：
损失函数：描述我们模型的预测距离目标还有多远；
import torch.nn as nn criterion = nn.MSELoss()
优化算法：用于更新权重；
import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD([w1, w2], lr=0.001)
反向传播步骤：
for epoch in range(10): loss = criterion(model_forward(x), y) optimizer.zero_grad() # Zero-out previous gradients loss.backward() # Compute new gradients optimizer.step() # Apply these gradients print (w1) ------------------------------------------------------------------------- Variable containing: 1.6067 -1.3303 -0.6717 -0.6095 -0.3414 -0.5062 -0.2533 1.0259 -0.0340 -1.2145 -1.5983 -0.1396 -0.5476 0.0085 0.4055 0.0976 0.3597 0.5986 -0.0324 0.6113 [torch.FloatTensor of size 5x4]
1.5 PyTorch CUDA 接口
PyTorch 的优势之一是为张量和 autograd 库提供 CUDA 接口。使用 CUDA GPU，你不仅可以加速神经网络训练和推断，还可以加速任何映射至 PyTorch 张量的工作负载。
你可以调用 torch.cuda.is_available() 函数，检查 PyTorch 中是否有可用 CUDA。
cuda_gpu = torch.cuda.is_available() if (cuda_gpu): print("Great, you have a GPU!") else: print("Life is short -- consider a GPU!")
很好，现在你有 GPU 了。
.cuda()
之后，使用 cuda 加速代码就和调用一样简单。如果你在张量上调用 .cuda()，则它将执行从 CPU 到 CUDA GPU 的数据迁移。如果你在模型上调用 .cuda()，则它不仅将所有内部储存移到 GPU，还将整个计算图映射至 GPU。
要想将张量或模型复制回 CPU，比如想和 NumPy 交互，你可以调用 .cpu()。
if cuda_gpu: x = x.cuda() print(type(x.data)) x = x.cpu() print(type(x.data)) ------------------------------------------------------------------------- <class 'torch.cuda.FloatTensor'> <class 'torch.FloatTensor'>
我们来定义两个函数（训练函数和测试函数）来使用我们的模型执行训练和推断任务。该代码同样来自 PyTorch 官方教程，我们摘选了所有训练／推断的必要步骤。
对于训练和测试网络，我们需要执行一系列动作，这些动作可直接映射至 PyTorch 代码：
1. 我们将模型转换到训练／推断模式；
2. 我们通过在数据集上成批获取图像，以迭代训练模型；
3. 对于每一个批量的图像，我们都要加载数据和标注，运行网络的前向步骤来获取模型输出；
4. 我们定义损失函数，计算每一个批量的模型输出和目标之间的损失；
5. 训练时，我们初始化梯度为零，使用上一步定义的优化器和反向传播，来计算所有与损失有关的层级梯度；
6. 训练时，我们执行权重更新步骤。
def train(model, epoch, criterion, optimizer, data_loader): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(data_loader): if cuda_gpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() model.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) optimizer.zero_grad() loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() if (batch_idx+1) % 400 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, (batch_idx+1) * len(data), len(data_loader.dataset), 100. * (batch_idx+1) / len(data_loader), loss.data[0])) def test(model, epoch, criterion, data_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 for data, target in data_loader: if cuda_gpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() model.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) test_loss += criterion(output, target).data[0] pred = output.data.max(1)[1] # get the index of the max log-probability correct += pred.eq(target.data).cpu().sum() test_loss /= len(data_loader) # loss function already averages over batch size acc = correct / len(data_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format( test_loss, correct, len(data_loader.dataset), 100. * acc)) return (acc, test_loss)
现在介绍完毕，让我们开始这次数据科学之旅吧！
2. 使用 PyTorch 进行数据分析
使用 torch.nn 库构建模型
使用 torch.autograd 库训练模型
将数据封装进 torch.utils.data.Dataset 库
使用 NumPy interface 连接你的模型、数据和你最喜欢的工具
在查看复杂模型之前，我们先来看个简单的：简单合成数据集上的线性回归，我们可以使用 sklearn 工具生成这样的合成数据集。
from sklearn.datasets import make_regression import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt sns.set() x_train, y_train, W_target = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10, coef = True) df = pd.DataFrame(data = {'X':x_train.ravel(), 'Y':y_train.ravel()}) sns.lmplot(x='X', y='Y', data=df, fit_reg=True) plt.show() x_torch = torch.FloatTensor(x_train) y_torch = torch.FloatTensor(y_train) y_torch = y_torch.view(y_torch.size()[0], 1)
PyTorch 的 nn 库中有大量有用的模块，其中一个就是线性模块。如名字所示，它对输入执行线性变换，即线性回归。
class LinearRegression(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(input_size, output_size) def forward(self, x): return self.linear(x) model = LinearRegression(1, 1)
要训练线性回归，我们需要从 nn 库中添加合适的损失函数。对于线性回归，我们将使用 MSELoss()——均方差损失函数。
我们还需要使用优化函数（SGD），并运行与之前示例类似的反向传播。本质上，我们重复上文定义的 train() 函数中的步骤。不能直接使用该函数的原因是我们实现它的目的是分类而不是回归，以及我们使用交叉熵损失和最大元素的索引作为模型预测。而对于线性回归，我们使用线性层的输出作为预测。
criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) for epoch in range(50): data, target = Variable(x_torch), Variable(y_torch) output = model(data) optimizer.zero_grad() loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() predicted = model(Variable(x_torch)).data.numpy()
现在我们可以打印出原始数据和适合 PyTorch 的线性回归。
plt.plot(x_train, y_train, 'o', label='Original data') plt.plot(x_train, predicted, label='Fitted line') plt.legend() plt.show()
为了转向更复杂的模型，我们下载了 MNIST 数据集至「datasets」文件夹中，并测试一些 PyTorch 中可用的初始预处理。PyTorch 具备数据加载器和处理器，可用于不同的数据集。数据集下载好后，你可以随时使用。你还可以将数据包装进 PyTorch 张量，创建自己的数据加载器类别。
批大小（batch size）是机器学习中的术语，指一次迭代中使用的训练样本数量。批大小可以是以下三种之一：
batch 模式：批大小等于整个数据集，因此迭代和 epoch 值一致；
mini-batch 模式：批大小大于 1 但小于整个数据集的大小。通常，数量可以是能被整个数据集整除的值。
随机模式：批大小等于 1。因此梯度和神经网络参数在每个样本之后都要更新。
from torchvision import datasets, transforms batch_num_size = 64 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('data',train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=batch_num_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('data',train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ])), batch_size=batch_num_size, shuffle=True)
3. PyTorch 中的 LeNet 卷积神经网络（CNN）
现在我们从头开始创建第一个简单神经网络。该网络要执行图像分类，识别 MNIST 数据集中的手写数字。这是一个四层的卷积神经网络（CNN），一种分析 MNIST 数据集的常见架构。该代码来自 PyTorch 官方教程，你可以在这里（http://pytorch.org/tutorials/）找到更多示例。
我们将使用 torch.nn 库中的多个模块：
1. 线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换；
2. Conv1 和 Conv2：卷积层，每个层输出在卷积核（小尺寸的权重张量）和同样尺寸输入区域之间的点积；
3. Relu：修正线性单元函数，使用逐元素的激活函数 max(0,x)；
4. 池化层：使用 max 运算执行特定区域的下采样（通常 2x2 像素）；
5. Dropout2D：随机将输入张量的所有通道设为零。当特征图具备强相关时，dropout2D 提升特征图之间的独立性；
6. Softmax：将 Log(Softmax(x)) 函数应用到 n 维输入张量，以使输出在 0 到 1 之间。
class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5) self.conv2_drop = nn.Dropout2d() self.fc1 = nn.Linear(320,50) self.fc2 = nn.Linear(50,10) def forward(self,x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x),2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_drop(self.conv2(x)),2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.dropout(x, training=self.training) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1)
创建 LeNet 类后，创建对象并移至 GPU：
model = LeNet() if cuda_gpu: model.cuda() print ('MNIST_net model:\n') print (model) ------------------------------------------------------------------------- MNIST_net model: LeNet( (conv1): Conv2d(1, 10, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(10, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2_drop): Dropout2d(p=0.5) (fc1): Linear(in_features=320, out_features=50, bias=True) (fc2): Linear(in_features=50, out_features=10, bias=True) )
要训练该模型，我们需要使用带动量的 SGD，学习率为 0.01，momentum 为 0.5。
criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.005, momentum = 0.9)
仅仅需要 5 个 epoch（一个 epoch 意味着你使用整个训练数据集来更新训练模型的权重），我们就可以训练出一个相当准确的 LeNet 模型。这段代码检查可以确定文件中是否已有预训练好的模型。有则加载；无则训练一个并保存至磁盘。
import os epochs = 5 if (os.path.isfile('pretrained/MNIST_net.t7')): print ('Loading model') model.load_state_dict(torch.load('pretrained/MNIST_net.t7', map_location=lambda storage, loc: storage)) acc, loss = test(model, 1, criterion, test_loader) else: print ('Training model') for epoch in range(1, epochs + 1): train(model, epoch, criterion, optimizer, train_loader) acc, loss = test(model, 1, criterion, test_loader) torch.save(model.state_dict(), 'pretrained/MNIST_net.t7') ------------------------------------------------------------------------- Loading model Test set: Average loss: 0.0471, Accuracy: 9859/10000 (99%)
现在我们来看下模型。首先，打印出该模型的信息。打印函数显示所有层（如 Dropout 被实现为一个单独的层）及其名称和参数。同样有一个迭代器在模型中所有已命名模块之间运行。当你具备一个包含多个「内部」模型的复杂 DNN 时，这有所帮助。在所有已命名模块之间的迭代允许我们创建模型解析器，可读取模型参数、创建与该网络类似的模块。
print ('Internal models:') for idx, m in enumerate(model.named_modules()): print(idx, '->', m) print ('-------------------------------------------------------------------------') #输出： Internal models: 0 -> ('', LeNet( (conv1): Conv2d(1, 10, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(10, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2_drop): Dropout2d(p=0.5) (fc1): Linear(in_features=320, out_features=50, bias=True) (fc2): Linear(in_features=50, out_features=10, bias=True) )) ------------------------------------------------------------------------- 1 -> ('conv1', Conv2d(1, 10, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))) ------------------------------------------------------------------------- 2 -> ('conv2', Conv2d(10, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))) ------------------------------------------------------------------------- 3 -> ('conv2_drop', Dropout2d(p=0.5)) ------------------------------------------------------------------------- 4 -> ('fc1', Linear(in_features=320, out_features=50, bias=True)) ------------------------------------------------------------------------- 5 -> ('fc2', Linear(in_features=50, out_features=10, bias=True)) -------------------------------------------------------------------------
你可以使用 .cpu() 方法将张量移至 CPU（或确保它在那里）。或者，当 GPU 可用时（torch.cuda. 可用），使用 .cuda() 方法将张量移至 GPU。你可以看到张量是否在 GPU 上，其类型为 torch.cuda.FloatTensor。如果张量在 CPU 上，则其类型为 torch.FloatTensor。
print (type(t.cpu().data)) if torch.cuda.is_available(): print ("Cuda is available") print (type(t.cuda().data)) else: print ("Cuda is NOT available") ------------------------------------------------------------------------- <class 'torch.FloatTensor'> Cuda is available <class 'torch.cuda.FloatTensor'>
如果张量在 CPU 上，我们可以将其转换成 NumPy 数组，其共享同样的内存位置，改变其中一个就会改变另一个。
if torch.cuda.is_available(): try: print(t.data.numpy()) except RuntimeError as e: "you can't transform a GPU tensor to a numpy nd array, you have to copy your weight tendor to cpu and then get the numpy array" print(type(t.cpu().data.numpy())) print(t.cpu().data.numpy().shape) print(t.cpu().data.numpy())
现在我们了解了如何将张量转换成 NumPy 数组，我们可以利用该知识使用 matplotlib 进行可视化！我们来打印出第一个卷积层的卷积滤波器。
data = model.conv1.weight.cpu().data.numpy() print (data.shape) print (data[:, 0].shape) kernel_num = data.shape[0] fig, axes = plt.subplots(ncols=kernel_num, figsize=(2*kernel_num, 2)) for col in range(kernel_num): axes[col].imshow(data[col, 0, :, :], cmap=plt.cm.gray) plt.show()
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