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☕ Pytorch实战

• Pytorch实战 | 第P1周：完成mnist手写数字辨认

• 难度：新手入门⭐
• 语言：Python3、Pytorch

🍺 要求：

1. 学习怎么编写一个完好的深度学习程序
2. 手动推导卷积层与池化层的核算进程

🏡 我的环境：

• 语言环境：Python3.8
• 编译器：jupyter notebook
• 深度学习环境：Pytorch

一、 前期预备

1. 设置GPU

假如设备上支撑GPU就运用GPU,不然运用CPU

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

device(type='cuda')

2. 导入数据

运用dataset下载MNIST数据集，并划分好练习集与测验集

运用dataloader加载数据，并设置好根本的batch_size

⭐ torchvision.datasets.MNIST详解

torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，咱们能够经过代码在线下载数据，这儿运用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

函数原型：

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

参数阐明：

• root (string) ：数据地址
• train (string) ：True = 练习集，False = 测验集
• download (bool,optional) : 假如为True，从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下。
• transform (callable, optional )：这儿的参数选择一个你想要的数据转化函数，直接完成数据转化
• target_transform (callable,optional) ：承受目标并对其进行转化的函数/转化。

train_ds = torchvision.datasets.CIFAR10('data',
                                      train=True, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)
test_ds  = torchvision.datasets.CIFAR10('data', 
                                      train=False, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

Files already downloaded and verified
Files already downloaded and verified

batch_size = 32
train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)
test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其间batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape

torch.Size([32, 3, 32, 32])

3. 数据可视化

squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），运用过这个函数后，成果为（5, ）。

import numpy as np
 # 指定图片巨细，图画巨细为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)
plt.figure(figsize=(20, 5)) 
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 维度减缩
    npimg = imgs.numpy().transpose((1, 2, 0))
    # 将整个figure分成2行10列，制作第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')

二、构建简略的CNN网络

关于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其间特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。

⭐1. torch.nn.Conv2d()详解

函数原型：

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode=’zeros’, device=None, dtype=None)

要害参数阐明：

• in_channels ( int ) – 输入图画中的通道数
• out_channels ( int ) – 卷积发生的通道数
• kernel_size ( int or tuple ) – 卷积核的巨细
• stride ( int or tuple , optional ) — 卷积的步幅。默认值：1
• padding ( int , tuple或str , optional ) – 增加到输入的一切四个边的填充。默认值：0
• padding_mode (字符串,可选) – ‘zeros’, ‘reflect’, ‘replicate’或’circular’. 默认：’zeros’

⭐2. torch.nn.Linear()详解

函数原型：

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

要害参数阐明：

• in_features：每个输入样本的巨细
• out_features：每个输出样本的巨细

⭐3. torch.nn.MaxPool2d()详解

函数原型：

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

要害参数阐明：

• kernel_size：最大的窗口巨细
• stride：窗口的步幅，默认值为kernel_size
• padding：填充值，默以为0
• dilation：操控窗口中元素步幅的参数

⭐4. 关于卷积层、池化层的核算：

下面的网络数据shape改动进程为：

3, 32, 32（输入数据）
-> 64, 30, 30（经过卷积层1）-> 64, 15, 15（经过池化层1）
-> 64, 13, 13（经过卷积层2）-> 64, 6, 6（经过池化层2）
-> 128, 4, 4（经过卷积层3） -> 128, 2, 2（经过池化层3）
-> 512 -> 256 -> num_classes(10)

请根据我在练习营中发布的【卷积层的核算】与【池化层的核算】这两篇文章手动推导这个进程。

import torch.nn.functional as F
num_classes = 10  # 图片的类别数
class Model(nn.Module):
     def __init__(self):
        super().__init__()
         # 特征提取网络
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)   # 第一层卷积,卷积核巨细为3*3
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)       # 设置池化层，池化核巨细为2*2
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)  # 第二层卷积,卷积核巨细为3*3   
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核巨细为3*3   
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 
        # 分类网络
        self.fc1 = nn.Linear(512, 256)          
        self.fc2 = nn.Linear(256, num_classes)
     # 前向传达
     def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool3(F.relu(self.conv3(x)))
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

加载并打印模型

from torchinfo import summary
# 将模型转移到GPU中（咱们模型运行均在GPU中进行）
model = Model().to(device)
summary(model)

=================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Param #
=================================================================
Model                                    --
├─Conv2d: 1-1                            1,792
├─MaxPool2d: 1-2                         --
├─Conv2d: 1-3                            36,928
├─MaxPool2d: 1-4                         --
├─Conv2d: 1-5                            73,856
├─MaxPool2d: 1-6                         --
├─Linear: 1-7                            131,328
├─Linear: 1-8                            2,570
=================================================================
Total params: 246,474
Trainable params: 246,474
Non-trainable params: 0
=================================================================

三、 练习模型

1. 设置超参数

loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建丢失函数
learn_rate = 1e-2 # 学习率
opt        = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)

2. 编写练习函数

1. optimizer.zero_grad()

函数会遍历模型的一切参数，经过内置方法截断反向传达的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记载被清空。

2. loss.backward()

PyTorch的反向传达(即tensor.backward())是经过autograd包来完成的，autograd包会根据tensor进行过的数学运算来主动核算其对应的梯度。

具体来说，torch.tensor是autograd包的根底类，假如你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的一切运算，假如你做完运算后运用tensor.backward()，一切的梯度就会主动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad特点里边去。

更具体地说，丢失函数loss是由模型的一切权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的一切上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn特点中就保存了对应的运算，然后在运用loss.backward()后，会一层层的反向传达核算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad特点中。

假如没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

3. optimizer.step()

step()函数的作用是履行一次优化过程，经过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的，所以在履行optimizer.step()函数前应先履行loss.backward()函数来核算梯度。

注意：optimizer只担任经过梯度下降进行优化，而不担任发生梯度，梯度是tensor.backward()方法发生的。

# 练习循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 练习集的巨细，一共60000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）
    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化练习丢失和正确率
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        # 核算猜测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 核算网络输出和实在值之间的距离，targets为实在值，核算二者差值即为丢失
        # 反向传达
        optimizer.zero_grad()  # grad特点归零
        loss.backward()        # 反向传达
        optimizer.step()       # 每一步主动更新
        # 记载acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches
    return train_acc, train_loss

3. 编写测验函数

测验函数和练习函数大致相同，可是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需求传入优化器

def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测验集的巨细，一共10000张图片
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
    test_loss, test_acc = 0, 0
    # 当不进行练习时，停止梯度更新，节省核算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            # 核算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()
    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches
    return test_acc, test_loss

4. 正式练习

1. model.train()

model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

假如模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需求在练习时增加model.train()。model.train()是确保BN层能够用到每一批数据的均值和方差。关于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来练习更新参数。

2. model.eval()

model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

假如模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测验时增加model.eval()。model.eval()是确保BN层能够用悉数练习数据的均值和方差，即测验进程中要确保BN层的均值和方差不变。关于Dropout，model.eval()是利用到了一切网络连接，即不进行随机放弃神经元。

练习完train样本后，生成的模型model要用来测验样本。在model(test)之前，需求加上model.eval()，不然的话，有输入数据，即使不练习，它也会改动权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。

epochs     = 10
train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

Epoch: 1, Train_acc:13.5%, Train_loss:2.280, Test_acc:19.8%，Test_loss:2.150
Epoch: 2, Train_acc:24.6%, Train_loss:2.022, Test_acc:29.0%，Test_loss:1.931
Epoch: 3, Train_acc:33.2%, Train_loss:1.811, Test_acc:36.9%，Test_loss:1.712
Epoch: 4, Train_acc:40.4%, Train_loss:1.637, Test_acc:40.8%，Test_loss:1.609
Epoch: 5, Train_acc:44.0%, Train_loss:1.535, Test_acc:46.4%，Test_loss:1.470
Epoch: 6, Train_acc:47.4%, Train_loss:1.449, Test_acc:47.4%，Test_loss:1.432
Epoch: 7, Train_acc:50.9%, Train_loss:1.365, Test_acc:53.1%，Test_loss:1.313
Epoch: 8, Train_acc:53.9%, Train_loss:1.289, Test_acc:55.2%，Test_loss:1.256
Epoch: 9, Train_acc:56.1%, Train_loss:1.226, Test_acc:50.4%，Test_loss:1.458
Epoch:10, Train_acc:58.4%, Train_loss:1.175, Test_acc:58.9%，Test_loss:1.156
Done

四、 成果可视化

import matplotlib.pyplot as plt
#躲藏正告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #疏忽正告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显现中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显现负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()