PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

时间:2022-09-14 21:25:25

前言

本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch。为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍。

Part3:使用PyTorch构建一个神经网络

神经网络可以使用touch.nn来构建。nn依赖于autograd来定义模型,并且对其求导。一个nn.Module包含网络的层(layers),同时forward(input)可以返回output。

这是一个简单的前馈网络。它接受输入,然后一层一层向前传播,最后输出一个结果。

训练神经网络的典型步骤如下:

(1)  定义神经网络,该网络包含一些可以学习的参数(如权重)

(2)  在输入数据集上进行迭代

(3)  使用网络对输入数据进行处理

(4)  计算loss(输出值距离正确值有多远)

(5)  将梯度反向传播到网络参数中

(6)  更新网络的权重,使用简单的更新法则:weight = weight - learning_rate* gradient,即:新的权重=旧的权重-学习率*梯度值。

1 定义网络

我们先定义一个网络:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
 
class Net(nn.Module):
 
  def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution
    # kernel
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
    self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
    # an affine operation: y = Wx + b
    self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
    self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
    self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
  def forward(self, x):
    # Max pooling over a (2, 2) window
    x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
    # If the size is a square you can only specify a single number
    x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
    x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = F.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x
 
  def num_flat_features(self, x):
    size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension
    num_features = 1
    for s in size:
      num_features *= s
    return num_features
 
 
net = Net()
print(net)

预期输出:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Net (
 
 (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
 
 (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
 
 (fc1): Linear (400 ->120)
 
 (fc2): Linear (120 ->84)
 
 (fc3): Linear (84 ->10)
 
)

你只需要定义forward函数,那么backward函数(梯度在此函数中计算)就会利用autograd来自动定义。你可以在forward函数中使用Tensor的任何运算。

学习到的参数可以被net.parameters()返回。

?
1
2
3
params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size()) # conv1's .weight

预期输出:

10

torch.Size([6, 1, 5, 5])

前向计算的输入和输出都是autograd.Variable,注意,这个网络(LeNet)的输入尺寸是32*32。为了在MNIST数据集上使用这个网络,请把图像大小转变为32*32。

?
1
2
3
input = Variable(torch.randn(1, 1, 32, 32))
out = net(input)
print(out)

预期输出:

Variable containing:
-0.0796 0.0330 0.0103 0.0250 0.1153 -0.0136 0.0234 0.0881 0.0374 -0.0359
[torch.FloatTensor of size 1x10]

将梯度缓冲区归零,然后使用随机梯度值进行反向传播。

?
1
2
net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))

注意:torch.nn只支持mini-batches. 完整的torch.nn package只支持mini-batch形式的样本作为输入,并且不能只包含一个样本。例如,nn.Conv2d会采用一个4D的Tensor(nSamples* nChannels * Height * Width)。如果你有一个单样本,可以使用input.unsqueeze(0)来添加一个虚假的批量维度。

在继续之前,让我们回顾一下迄今为止所见过的所有类。

概述:

(1)  torch.Tensor——多维数组

(2)  autograd.Variable——包装了一个Tensor,并且记录了应用于其上的运算。与Tensor具有相同的API,同时增加了一些新东西例如backward()。并且有相对于该tensor的梯度值。

(3)  nn.Module——神经网络模块。封装参数的简便方式,对于参数向GPU移动,以及导出、加载等有帮助。

(4)  nn.Parameter——这是一种变量(Variable),当作为一个属性(attribute)分配到一个模块(Module)时,可以自动注册为一个参数(parameter)。

(5)  autograd.Function——执行自动求导运算的前向和反向定义。每一个Variable运算,创建至少一个单独的Function节点,该节点连接到创建了Variable并且编码了它的历史的函数身上。

2 损失函数(Loss Function)

损失函数采用输出值和目标值作为输入参数,来计算输出值距离目标值还有多大差距。在nn package中有很多种不同的损失函数,最简单的一个loss就是nn.MSELoss,它计算输出值和目标值之间的均方差。

例如:

?
1
2
3
4
5
6
output = net(input)
target = Variable(torch.arange(1, 11)) # a dummy target, for example
criterion = nn.MSELoss()
 
loss = criterion(output, target)
print(loss)

现在,从反向看loss,使用.grad_fn属性,你会看到一个计算graph如下:

?
1
2
3
4
input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d
   -> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear
   -> MSELoss
   -> loss

当我们调用loss.backward(),整个的graph关于loss求导,graph中的所有Variables都会有他们自己的.grad变量。

为了理解,我们进行几个反向步骤。

?
1
2
3
print(loss.grad_fn) # MSELoss
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0]) # Linear
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0]) # ReLU

预期输出:

?
1
2
3
4
5
<torch.autograd.function.MSELossBackwardobjectat0x7fb3c0dcf4f8>
 
<torch.autograd.function.AddmmBackwardobjectat0x7fb3c0dcf408>
 
<AccumulateGradobjectat0x7fb3c0db79e8>

3 反向传播(Backprop)

可以使用loss.backward()进行误差反向传播。你需要清除已经存在的梯度值,否则梯度将会积累到现有的梯度上。

现在,我们调用loss.backward(),看一看conv1的bias 梯度在backward之前和之后的值。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
net.zero_grad()   # zeroes the gradient buffers of all parameters
 
print('conv1.bias.grad before backward')
print(net.conv1.bias.grad)
 
loss.backward()
 
print('conv1.bias.grad after backward')
print(net.conv1.bias.grad)

4 更新权重

实践当中最简单的更新法则就是随机梯度下降法( StochasticGradient Descent (SGD))

?
1
weight = weight - learning_rate * gradient

执行这个操作的python代码如下:

?
1
2
3
learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():
  f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)

但是当你使用神经网络的时候,你可能会想要尝试多种不同的更新法则,例如SGD,Nesterov-SGD, Adam, RMSProp等。为了实现此功能,有一个package叫做torch.optim已经实现了这些。使用它也很方便:

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
import torch.optim as optim
 
# create your optimizer
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
 
# in your training loop:
optimizer.zero_grad()  # zero the gradient buffers
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()  # Does the update

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/zzlyw/article/details/78769001