1. 用nn.Module搭建网络架构
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution kernel
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120) # an affine operation: y = Wx + b
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # Max pooling over a (2, 2) window
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) # If the size is a square you can only specify a single number
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()
net
'''神经网络的输出结果是这样的
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)
)
'''
上面这段是LeNet的架构, 需要说明的是
1.1 重要的函数有两个, 一个是_init_(), 一个是forward()
其他的可以根据需要再加, _init_()是用来定义网络中需要的模块, 比如基本的conv, fc的模块的大小都在这里面定义好, forward()是用来定义前向的架构, 就是顺序地堆叠模块就可以了, 这个和keras没有什么区别, 我觉得Pytorch的这套架构比较有整体性, 就是把一个模型封装在一个类里面, 包含module和architecture都用这个类体现出来了
1.2 在_init_()里开头的那一句
super(Net, self).__init__()
这句的意思是_init_()函数继承自父类nn.Module
super()函数是用于调用父类的一个方法, super(Net, self)首先找到Net的父类(就是nn.Module), 然后把类Net的对象转换为类nn.Module的对象, 具体的可以看一下
http://www.runoob.com/python/python-func-super.html
1.3 conv和fc模块的入参
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution kernel
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120) # an affine operation: y = Wx + b
conv的入参有三个, 分别是输入channel, 输出channel, 以及kernel的大小(5就代表5x5)
fc的入参只有两个, 分别就是输入的结点数, 输出的结点数
1.4 torch.nn.functional as F
这个是通常写法, 我们用到的激活函数, pool函数都在这个F里面(损失函数还有conv/fc等层在nn里面), 这个要注意一下, 那BN/dropout是在nn还是在F里面?
2. 如何开始训练
1中是把网络定义好了, 那离能够训练这个网络还有几步呢?我们需要想一下训练一个神经网络需要一些什么基本的步骤
- 输入值格式(就是patch的格式)
- Optimizer
- loss fucntion
- 梯度更新过程
2.1 输入值格式
我们的应用都是图片输入, 那pytorch有没有keras那种直接一个文件夹输入作为训练集或测试集(ImageDataGenerator())的那种方法呢?是有的, 就是Dataloader()
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# torchvision数据集的输出是在[0, 1]范围内的PILImage图片。
# 我们此处使用归一化的方法将其转化为Tensor，数据范围为[-1, 1]
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
'''注：这一部分需要下载部分数据集 因此速度可能会有一些慢 同时你会看到这样的输出
Downloading http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz
Extracting tar file
Done!
Files already downloaded and verified
'''
这段代码就是用DataLoader()来生成patch的方法, 这个和keras的ImageDataGenerator()就很像了, 生成的trainloader是一个包含tensor的迭代器, 在训练的过程中就可以直接从迭代器里去除tensor, 然后装入Variable中作为神经网络的输入, 这就是输入值格式
当然, 这只是一种简单的从数据集中得到batch的方法, 要是我们的数据是从某个文件夹来还得经过点pre-process的话(比如SR)会更复杂一些, 我们会在SR benchmark笔记里面再详细说
2.2 Optimizer
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
optimizer.step()
Optimizer的定义和Keras差不多, 可以用参数定义lr, momentum, weight_decay等, 这个去查文档就好, optimizer.zero_grad()的意思是初始化所有的梯度buffer为0, 这个是在每一次计算梯度更新之前做的, optimizer.step()就是根据你定义的optimizer执行梯度更新
2.3 loss function
import torch.optim as optim
# make your loss function
criterion = nn.MSELoss()
# in your training loop:
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
criterion定义了loss function, 然后在训练的loop中loss就根据criterion不停去算, loss是一个Variable, 它具有backward属性, 就是在训练过程中可以直接用.backward来计算loss对每个weight的梯度值
2.4 训练过程
有了输入, loss function和Optimizer, 我们就可以开始进行训练了, 过程就是从迭代器trainloader把input tensor送入网络, 然后算output, 根据loss function算loss, 从loss再反过去算梯度, 根据Optimizer去更新权重
for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# get the inputs
inputs, labels = data
# wrap them in Variable
inputs, labels = Variable(inputs), Variable(labels)
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward + backward + optimize
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.data[0]
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch+1, i+1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
2.5 神经网络的快速搭建方法
除了上面提到的搭建神经网络的方法之外, pytorch还提供了另一种更快速的搭建方法, 有点类似于Keras的Sequentiao模型
http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/
net = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(2,10),
torch.nn.ReLU,
torch.nn.Linear(10,2),
)
# fast implementation of FC 2->10->2
3. 保存和提取训练结果
保存和加载网络模型有两种方法, 一种是把模型和参数一起save(相当于keras的save()), 还有一种就是只save参数(相当于keras的save_weight())
# 保存和加载整个模型
torch.save(model_object, 'model.pth')
model = torch.load('model.pth')
# 仅保存和加载模型参数
torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pth')
model_object.load_state_dict(torch.load('params.pth'))
当网络比较大的时候, 用第一种方法会花比较多的时间, 同时所占的存储空间也比较大
还有一个问题就是存储模型的时候, 有的时候会存成.pkl格式, 应该是没有本质区别, 都是Pickle格式, 后续在用C来读取网络的时候, 也从Pickle的C实现来考虑直接解析Pytorch的模型
https://www.zhihu.com/question/274533811
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