Pytorch入门之深度学习的应用（一）
Pytorch深度学习应用入门
将Pytorch完成深度学习的步骤拆解为几个主要步骤
深度学习—>搭积木
1.基本配置
2.数据读入
3.模型构建
4.损失函数
5.优化器
6.训练与评估
实际的使用根据自身需求修改对应模块就可以了
案例：FashionMNIST时装分类
数据简介：
10类图片
32*32px
导入必要的packages
- os,numpy,pandas,torch,torch.nn,torch.utils.data
配置训练过程的超参数 - batch size,learning rate,max_epochs,num_workers
配置训练用的硬件设备 - CPU or GPU,which GPU(s)
代码演示
导入必要的包
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
配置训练环境和超参数
#配置GPU的两种方式
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#配置其他超参数
batch_size=256
num_workers=4#工作线程数
lr=1e-4
epochs=20
数据读入和加载
如何读取格式不定的本地数据：Dataset
init，getitem，len
如何将数据加载以供模型输入：DataLoader
batch_size,num_workers,shuffle,drop_last,pin_memory
代码演示
#首先设置数据变换
from torchvision import transforms
image_size=28
data_transform=transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(),#这一步取决于后续的数据读取方式，如果使用内置数据集则不需要
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor()
])
#读取方式一，使用torchvision自带数据集，下载可能需要一段时间
from torchvision import datasets
train_data=datasets.FashionMNIST(root='./',train=True,download=True,transform=data_transform)
test_data=datasets.FashionMNIST(root='./',train=False,download=True,transform=data_transform)
#读取方式二，读入csv格式数据，自行构建Dataset类
#csv数据下载链接：https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist
class FMDataset(Dataset):
def __init__(self,df,transfrom=None):
self.df=df
self.transform=transform
self.images=df.iloc[:,1:].values.astype(np.units)
self.labels=df.iloc[:,0].values
def __len__(self):
return len(self.images)
def __getitem__(self,idx):
image=self.image[idx].reshape(28,28,1)
label=int(self.labels[idx])
if self.transform is not None:
image=self.transfrom(image)
else:
image=torch.tensor(image/255,dtype=torch.float)
label=torch.tensor(label,dtype=torch.long)
return image,label
train_df=pd.read_csv("./FashionMNIST/fashion-mnist_train.csv")
test_df=pd.read_csv("./FashionMNIST/fashion-mnist_test.csv")
train_data=FMDataset(train_df,data_transform)
test_data=FMDataset(test_df,data_transform)
构建训练和测试数据集完成后，需要定义DataLoader类，以便在训练和测试时加载数据
train_loader=DataLoader(train_data,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=num_workers,drop_last=True)
test_loader=DataLoader(test_data,batch_size=batch_size,shuffle=False,num_workers=num_workers)
读入后，我们可以做一些数据可视化工作，主要是验证我们读入的数据是否正确
import matplotlib.pyplot as plt
image,label=next(iter(train_loader))
print(image.shape,label.shape)
plt.imshow(image[0][0],cmap='gray')
模型构建
神经网络的构造：基于nn.Module
-__init __, forward
神经网络是通过“层定义+层顺序“的方式构建起来的
神经网络常见层
-nn.Conv2d,nn.MaxPool2d,nn.Linear,nn.Relu,…
帮助文档自动弹出 比如你对nn.Conv2d的三个参数设置不理解 就可以如下
？nn.Conv2d()
由于任务简单，我么这里手搭一个CNN，而不考虑当下各种模型的复杂结构
模型构建完成后，将模型放到GPU上用于训练
代码演示
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, 5),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
nn.Dropout(0.3),
nn.Conv2d(32, 64, 5),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, stride=2),
nn.Dropout(0.3)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(64*4*4, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 10)
)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = x.view(-1, 64*4*4)
x = self.fc(x)
# x = nn.functional.normalize(x)
return x
model = Net()
model = model.cuda()
# model = nn.DataParallel(model).cuda() # 多卡训练时的写法，之后的课程中会进一步讲解
设定损失函数
使用torch.nn模块自带的CrossEntropy损失
Pytorch会自动吧整型label转为one-hot型，用于计算CE Loss
这里需要确保label是从0开始的，同时模型不加softmax层（使用logits计算），这也说明了Pytorch训练中各个部分不是独立的，需要通盘考虑
torch.nn提供了多种预定义的损失函数
可以自己定义损失函数（二期）
根据实际需求选用对应的损失函数
损失函数常用操作
backward()
代码演示
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
设定优化器
这里我么使用Adam优化器
优化器
torch.optim提供了多种预定义的优化器
可以自己定义优化器（二期）
根据实际需求选用对应损失函数
优化器常用操作：
step(),zero_grad(),load_state_dict()…
代码演示
optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.01)
训练和测试（验证）
各自封装成函数，方便后续调用
关注两者主要区别
模型状态设置
是否需要初始化优化器
是否需要将loss传回到网络
是否需要每步更新optimizer
此外，对于测试或验证过程，可以计算分类准确率
模型训练和评估
模型状态设置
model.train(),model.eval()
训练流程：读取、转换、梯度清零、输入、计算损失、反向传播、参数更新
验证流程：读取、转换、输入、计算损失、计算指标
代码演示
def train(epoch):
model.train()
train_loss=0
#for i,(data,label) in enumerate(train_loader):
for data,label in train_loader:
data,label=data.cuda(),label.cuda()
optimizer.zero_grad()
output=model(data)
loss=criterion(output,label)
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss+=loss.item()*data.size(0)
train_loss=train_loss/len(train_loader.dataset)
print("Epoch:{}\t Training Loss:{:.6f}".format(epoch,train_loss))
def val(epoch):
model.eval()
val_loss=0
gt_labels=[]
pred_labels=[]
with torch.no_grad():
for data,label in test_loader:
data,label=data.cuda(),label.cuda()
output=model(data)
preds=torch.argmax(output,1)
gt_labels.append(label.cpu().data.numpy())
pred_labels.append(preds.cpu().data.numpy())
loss=criterion(output,label)
val_loss+=loss.item()*data.size(0)
val_loss=val_loss/len(test_loader.dataset)
gt_labels,pred_labels=np.concatenate(gt_labels),np.concatenate(pred_labels)
acc=np.sum(gt_labels==pred_labels)/len(pred_labels)
print("Epoch:{}\tValidation Loss:{:.6f},Accuracy:{6f}".format(epoch,val_loss,acc)
for epoch in range(1,epochs+1):
train(epoch)
val(epoch)
gpu_info=!invida-smi -i 0
gpu_info='\n'.join(gpu_info)
print(gpu_info)
模型保存
训练完成后，可以使用torch.save保存模型参数或整个模型，也可以在训练过程中保存模型
save_path="./FashionModel.pkl"
torch.save(model,save_path)