[深度学习]动手学深度学习笔记-1

这个寒假由于新冠肺炎疫情严重，影响了各高校返校时间，在家就是做贡献。自己有幸参与Datawhale的公益AI线上训练营，14天挑战李沐老师的**《动手学深度学》pytorch版**，在此记录自己的学习过程。

1.1 环境配置

1.1.1 Anaconda

Anaconda是Python的一个开源发行版本，主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。而且相比于大家熟悉的pip install命令，Anaconda中增加了conda install命令。当你熟悉了Anaconda以后会发现，conda install会比pip install更方便一些。
强烈建议先去看看最省心的Python版本和第三方库管理——初探Anaconda和初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势-猴子的回答。

总的来说，我们应该完成以下几步：

• 根据操作系统下载并安装Anaconda（或者mini版本Miniconda）并学会常用的几个conda命令，例如如何管理python环境、如何安装卸载包等；
• Anaconda安装成功之后，我们需要修改其包管理镜像为国内源，这样以后安装包时就会快一些。

1.1.2 Jupyter

在没有notebook之前，在IT领域是这样工作的：在普通的 Python shell 或者在IDE（集成开发环境）如Pycharm中写代码，然后在word中写文档来说明你的项目。这个过程很繁琐，通常是写完代码，再写文档的时候我还的重头回顾一遍代码。最蛋疼的地方在于，有些数据分析的中间结果，还得重新跑代码，然后把结果弄到文档里给客户看。有了notebook之后，世界突然美好了许多，因为notebook可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。如下图所示。

Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。

我们参考jupyter notebook-猴子的回答进行jupyter notebook及常用包（例如环境自动关联包nb_conda）的安装。

安装好后，我们使用以下命令打开一个jupyter notebook:

jupyter notebook 

这时在浏览器打开 http://localhost:8888 （通常会自动打开）位于当前目录的jupyter服务。

1.1.3 PyTorch

由于本文需要用到PyTorch框架，所以还需要安装PyTorch（后期必不可少地会使用GPU，所以安装GPU版本的）。直接去PyTorch官网找到自己的软硬件对应的安装命令即可（这里不得不吹一下PyTorch的官方文档，从安装到入门，深入浅出，比tensorflow不知道高到哪里去了）。安装好后使用以下命令可查看安装的PyTorch及版本号。

conda list | grep torch

1.2 数据操作

在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。
在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更加适合深度学习。

"tensor"这个单词一般可译作“张量”，张量可以看作是一个多维数组。标量可以看作是0维张量，向量可以看作1维张量，矩阵可以看作是二维张量。

1.2.1 创建Tensor

我们先介绍Tensor的最基本功能，即Tensor的创建。

首先导入PyTorch：

import torch

然后我们创建一个5x3的未初始化的Tensor：

x = torch.empty(5, 3)
print(x)

输出：

tensor([[ 0.0000e+00,  1.5846e+29,  0.0000e+00],
        [ 1.5846e+29,  5.6052e-45,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00],
        [ 0.0000e+00,  1.5846e+29, -2.4336e+02]])

创建一个5x3的随机初始化的Tensor:

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出：

tensor([[0.4963, 0.7682, 0.0885],
        [0.1320, 0.3074, 0.6341],
        [0.4901, 0.8964, 0.4556],
        [0.6323, 0.3489, 0.4017],
        [0.0223, 0.1689, 0.2939]])

创建一个5x3的long型全0的Tensor:

x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)

输出：

tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])

还可以直接根据数据创建:

x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)

输出：

tensor([5.5000, 3.0000])

还可以通过现有的Tensor来创建，此方法会默认重用输入Tensor的一些属性，例如数据类型，除非自定义数据类型。

x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64)  # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device
print(x)

x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float) # 指定新的数据类型
print(x) 

输出：

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[ 0.6035,  0.8110, -0.0451],
        [ 0.8797,  1.0482, -0.0445],
        [-0.7229,  2.8663, -0.5655],
        [ 0.1604, -0.0254,  1.0739],
        [ 2.2628, -0.9175, -0.2251]])

我们可以通过shape或者size()来获取Tensor的形状:

print(x.size())
print(x.shape)

输出：

torch.Size([5, 3])
torch.Size([5, 3])

注意：返回的torch.Size其实就是一个tuple, 支持所有tuple的操作。

还有很多函数可以创建Tensor，去翻翻官方API就知道了，下表给了一些常用的作参考。

函数	功能
Tensor(*sizes)	基础构造函数
tensor(data,)	类似np.array的构造函数
ones(*sizes)	全1Tensor
zeros(*sizes)	全0Tensor
eye(*sizes)	对角线为1，其他为0
arange(s,e,step)	从s到e，步长为step
linspace(s,e,steps)	从s到e，均匀切分成steps份
rand/randn(*sizes)	均匀/标准分布
normal(mean,std)/uniform(from,to)	正态分布/均匀分布
randperm(m)	随机排列

这些创建方法都可以在创建的时候指定数据类型dtype和存放device(cpu/gpu)。

1.2.2 操作

本小节介绍Tensor的各种操作。

算术操作

在PyTorch中，同一种操作可能有很多种形式，下面用加法作为例子。

• 加法形式一

  y = torch.rand(5, 3)
  print(x + y)
  

• 加法形式二

  print(torch.add(x, y))
  

  还可指定输出：

  result = torch.empty(5, 3)
  torch.add(x, y, out=result)
  print(result)
  

• 加法形式三、inplace

  # adds x to y
  y.add_(x)
  print(y)
  

  注：PyTorch操作inplace版本都有后缀_, 例如x.copy_(y), x.t_()

以上几种形式的输出均为：

tensor([[ 1.3967,  1.0892,  0.4369],
        [ 1.6995,  2.0453,  0.6539],
        [-0.1553,  3.7016, -0.3599],
        [ 0.7536,  0.0870,  1.2274],
        [ 2.5046, -0.1913,  0.4760]])

索引

我们还可以使用类似NumPy的索引操作来访问Tensor的一部分，需要注意的是：索引出来的结果与原数据共享内存，也即修改一个，另一个会跟着修改。

y = x[0, :]
y += 1
print(y)
print(x[0, :]) # 源tensor也被改了

输出：

tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549])
tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549])

除了常用的索引选择数据之外，PyTorch还提供了一些高级的选择函数:

函数	功能
index_select(input, dim, index)	在指定维度dim上选取，比如选取某些行、某些列
masked_select(input, mask)	例子如上，a[a>0]，使用ByteTensor进行选取
nonzero(input)	非0元素的下标
gather(input, dim, index)	根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一样

这里不详细介绍，用到了再查官方文档。

改变形状

用view()来改变Tensor的形状：

y = x.view(15)
z = x.view(-1, 5)  # -1所指的维度可以根据其他维度的值推出来
print(x.size(), y.size(), z.size())

输出：

torch.Size([5, 3]) torch.Size([15]) torch.Size([3, 5])

注意view()返回的新Tensor与源Tensor虽然可能有不同的size，但是是共享data的，也即更改其中的一个，另外一个也会跟着改变。(顾名思义，view仅仅是改变了对这个张量的观察角度，内部数据并未改变)

x += 1
print(x)
print(y) # 也加了1

输出：

tensor([[1.6035, 1.8110, 0.9549],
        [1.8797, 2.0482, 0.9555],
        [0.2771, 3.8663, 0.4345],
        [1.1604, 0.9746, 2.0739],
        [3.2628, 0.0825, 0.7749]])
tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549, 1.8797, 2.0482, 0.9555, 0.2771, 3.8663, 0.4345,
        1.1604, 0.9746, 2.0739, 3.2628, 0.0825, 0.7749])

所以如果我们想返回一个真正新的副本（即不共享data内存）该怎么办呢？Pytorch还提供了一个reshape()可以改变形状，但是此函数并不能保证返回的是其拷贝，所以不推荐使用。推荐先用clone创造一个副本然后再使用view。参考此处

x_cp = x.clone().view(15)
x -= 1
print(x)
print(x_cp)

输出:

tensor([[ 0.6035,  0.8110, -0.0451],
        [ 0.8797,  1.0482, -0.0445],
        [-0.7229,  2.8663, -0.5655],
        [ 0.1604, -0.0254,  1.0739],
        [ 2.2628, -0.9175, -0.2251]])
tensor([1.6035, 1.8110, 0.9549, 1.8797, 2.0482, 0.9555, 0.2771, 3.8663, 0.4345,
        1.1604, 0.9746, 2.0739, 3.2628, 0.0825, 0.7749])

使用clone还有一个好处是会被记录在计算图中，即梯度回传到副本时也会传到源Tensor。

另外一个常用的函数就是item(), 它可以将一个标量Tensor转换成一个Python number：

x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())

输出：

tensor([2.3466])
2.3466382026672363

线性代数

另外，PyTorch还支持一些线性函数，这里提一下，免得用起来的时候自己造轮子，具体用法参考官方文档。如下表所示：

函数	功能
trace	对角线元素之和(矩阵的迹)
diag	对角线元素
triu/tril	矩阵的上三角/下三角，可指定偏移量
mm/bmm	矩阵乘法，batch的矩阵乘法
addmm/addbmm/addmv/addr/baddbmm…	矩阵运算
t	转置
dot/cross	内积/外积
inverse	求逆矩阵
svd	奇异值分解

PyTorch中的Tensor支持超过一百种操作，包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机数等等，可参考官方文档。

1.2.3 广播机制

前面我们看到如何对两个形状相同的Tensor做按元素运算。当对两个形状不同的Tensor按元素运算时，可能会触发广播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个Tensor形状相同后再按元素运算。例如：

x = torch.arange(1, 3).view(1, 2)
print(x)
y = torch.arange(1, 4).view(3, 1)
print(y)
print(x + y)

输出：

tensor([[1, 2]])
tensor([[1],
        [2],
        [3]])
tensor([[2, 3],
        [3, 4],
        [4, 5]])

由于x和y分别是1行2列和3行1列的矩阵，如果要计算x + y，那么x中第一行的2个元素被广播（复制）到了第二行和第三行，而y中第一列的3个元素被广播（复制）到了第二列。如此，就可以对2个3行2列的矩阵按元素相加。

1.2.4 运算的内存开销

前面说了，索引操作是不会开辟新内存的，而像y = x + y这样的运算是会新开内存的，然后将y指向新内存。为了演示这一点，我们可以使用Python自带的id函数：如果两个实例的ID一致，那么它们所对应的内存地址相同；反之则不同。

x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
y = y + x
print(id(y) == id_before) # False 

如果想指定结果到原来的y的内存，我们可以使用前面介绍的索引来进行替换操作。在下面的例子中，我们把x + y的结果通过[:]写进y对应的内存中。

x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
y[:] = y + x
print(id(y) == id_before) # True

我们还可以使用运算符全名函数中的out参数或者自加运算符+=(也即add_())达到上述效果，例如torch.add(x, y, out=y)和y += x(y.add_(x))。

x = torch.tensor([1, 2])
y = torch.tensor([3, 4])
id_before = id(y)
torch.add(x, y, out=y) # y += x, y.add_(x)
print(id(y) == id_before) # True

注：虽然view返回的Tensor与源Tensor是共享data的，但是依然是一个新的Tensor（因为Tensor除了包含data外还有一些其他属性），二者id（内存地址）并不一致。

1.2.5 Tensor on GPU

用方法to()可以将Tensor在CPU和GPU（需要硬件支持）之间相互移动。

# 以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执行
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # GPU
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接创建一个在GPU上的Tensor
    x = x.to(device)                       # 等价于 .to("cuda")
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # to()还可以同时更改数据类型

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