CNN循环训练的解释 | PyTorch系列（二十二）

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文 |AI_study

原标题：CNN Training Loop Explained - Neural Network Code Project

• 准备数据

• 建立模型

• 训练模型

• 建立训练 loop

• 分析模型的结果

单个 batch  进行训练 

我们可以将单个 batch  训练的代码总结如下:

network = Network()


train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=100)
optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=0.01)


batch = next(iter(train_loader)) # Get Batch
images, labels = batch


preds = network(images) # Pass Batch
loss = F.cross_entropy(preds, labels) # Calculate Loss


loss.backward() # Calculate Gradients
optimizer.step() # Update Weights


print('loss1:', loss.item())
preds = network(images)
loss = F.cross_entropy(preds, labels)
print('loss2:', loss.item())

输出

loss1: 2.3034827709198
loss2: 2.2825052738189697

您会注意到的一件事是，每次运行这段代码都会得到不同的结果。这是因为模型每次都是在顶部创建的，我们从以前的文章中知道模型的权重是随机初始化的。

现在让我们看看如何修改这段代码来使用所有的batch，从而使用整个训练集进行训练。

所有 batch的训练 (epoch)

现在，为了训练我们的数据加载器中可用的所有批次，我们需要做一些更改并添加额外的一行代码:

network = Network()


train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=100)
optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=0.01)


total_loss = 0
total_correct = 0


for batch in train_loader: # Get Batch
    images, labels = batch


    preds = network(images) # Pass Batch
    loss = F.cross_entropy(preds, labels) # Calculate Loss


    optimizer.zero_grad()
    loss.backward() # Calculate Gradients
    optimizer.step() # Update Weights


    total_loss += loss.item()
    total_correct += get_num_correct(preds, labels)
    
print(
    "epoch:", 0, 
    "total_correct:", total_correct, 
    "loss:", total_loss
)

我们将创建一个for循环来迭代所有batch  处理，而不是从数据加载器获取单个batch  处理。

因为我们的训练集中有60,000个样本，所以我们将有60,000 / 100 = 600次迭代。由于这个原因，我们将从循环中删除print语句，并跟踪总损失和最后打印它们的正确预测总数。

关于这600次迭代需要注意的一点是，到循环结束时，我们的权重将更新600次。如果我们提高batch_size这个数字会下降如果我们降低batch_size这个数字会上升。

最后，在我们对loss张量调用backward() 方法之后，我们知道梯度将被计算出来并添加到网络参数的grad属性中。因为这个原因，我们需要把这些梯度归零。我们可以使用优化器附带的zero_grad()方法来实现这一点。

我们已经准备好运行这段代码。这一次代码将花费更长的时间，因为循环将处理600个批。

epoch: 0 total_correct: 42104 loss: 476.6809593439102

我们得到了结果，我们可以看到60000中正确的总数是42104。

> total_correct / len(train_set)
0.7017333333333333

在只有一个epoch(一次完整的数据传递)之后，这已经很好了。即使我们做了一个epoch，我们仍然需要记住，权重被更新了600次，这取决于我们的批大小。如果让batch_batch的大小更大一些，比如10,000，那么权重只会更新  6  次，结果也不会很好。

多个 epoch的 训练 

要执行多个epoch，我们所要做的就是将此代码放入for循环中。我们还将把epoch数添加到print语句中。

network = Network()


train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=100)
optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=0.01)


for epoch in range(10):
    
    total_loss = 0
    total_correct = 0
    
    for batch in train_loader: # Get Batch
        images, labels = batch


        preds = network(images) # Pass Batch
        loss = F.cross_entropy(preds, labels) # Calculate Loss


        optimizer.zero_grad()
        loss.backward() # Calculate Gradients
        optimizer.step() # Update Weights


        total_loss += loss.item()
        total_correct += get_num_correct(preds, labels)


    print(
        "epoch", epoch, 
        "total_correct:", total_correct, 
        "loss:", total_loss
    )

运行这段代码后，我们得到每个epoch的结果:

epoch 0 total_correct: 43301 loss: 447.59147948026657
epoch 1 total_correct: 49565 loss: 284.43429669737816
epoch 2 total_correct: 51063 loss: 244.08825492858887
epoch 3 total_correct: 51955 loss: 220.5841210782528
epoch 4 total_correct: 52551 loss: 204.73878084123135
epoch 5 total_correct: 52914 loss: 193.1240530461073
epoch 6 total_correct: 53195 loss: 184.50964668393135
epoch 7 total_correct: 53445 loss: 177.78808392584324
epoch 8 total_correct: 53629 loss: 171.81662507355213
epoch 9 total_correct: 53819 loss: 166.2412590533495

我们可以看到正确值的数量增加了，而loss减少了。

完整的训练 loop

将所有这些放在一起，我们可以将网络、优化器和train_loader从训练循环单元中提取出来。

network = Network()
optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=0.01)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_set
    ,batch_size=100
    ,shuffle=True
)

optimizer = optim.Adam(network.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):


    total_loss = 0
    total_correct = 0


    for batch in train_loader: # Get Batch
        images, labels = batch


        preds = network(images) # Pass Batch
        loss = F.cross_entropy(preds, labels) # Calculate Loss


        optimizer.zero_grad()
        loss.backward() # Calculate Gradients
        optimizer.step() # Update Weights


        total_loss += loss.item()
        total_correct += get_num_correct(preds, labels)


    print(
        "epoch", epoch, 
        "total_correct:", total_correct, 
        "loss:", total_loss
    )

接下来是可视化结果

我们现在应该很好地理解了训练循环以及如何使用PyTorch来构建它们。PyTorch很酷的一点是，我们可以像调试forward()函数那样调试训练循环代码。

在下一篇文章中，我们将看到如何获得训练集中每个样本的预测，并使用这些预测创建一个混淆矩阵。下节课见!

文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我 ^_^

英文原文链接是：

https://deeplizard.com/learn/video/XfYmia3q2Ow

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