PyTorch学习笔记（六）：PyTorch进阶训练技巧

PyTorch实战：PyTorch进阶训练技巧

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本系列目录：

PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装

PyTorch学习笔记（二）：简介与基础知识

PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块

PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战

PyTorch学习笔记（五）：模型定义、修改、保存

后续继续更新！！！！

Task05 PyTorch进阶训练技巧

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

1 自定义损失函数

• 以函数方式定义：通过输出值和目标值进行计算，返回损失值

• 以类方式定义：通过继承nn.Module，将其当做神经网络的一层来看待

以DiceLoss损失函数为例，定义如下：

DSC = \frac{2|X∩Y|}{|X|+|Y|}DSC=∣X∣+∣Y∣2∣X∩Y∣​

class DiceLoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None, size_average=True):
        super(DiceLoss,self).__init__()
        
    def forward(self, inputs, targets, smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()                   
        dice = (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth)  
        return 1 - dice

2 动态调整学习率

• Scheduler：学习率衰减策略，解决学习率选择的问题，用于提高精度

• PyTorch Scheduler策略：

  • lr_scheduler.LambdaLR
  • lr_scheduler.MultiplicativeLR
  • lr_scheduler.StepLR
  • lr_scheduler.MultiStepLR
  • lr_scheduler.ExponentialLR
  • lr_scheduler.CosineAnnealingLR
  • lr_scheduler.ReduceLROnPlateau
  • lr_scheduler.CyclicLR
  • lr_scheduler.OneCycleLR
  • lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

• 使用说明：需要将scheduler.step()放在optimizer.step()后面

• 自定义Scheduler：通过自定义函数对学习率进行修改

3 模型微调

• 概念：找到一个同类已训练好的模型，调整模型参数，使用数据进行训练。

• 模型微调的流程

  1. 在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型
  2. 创建一个新的神经网络模型，即目标模型，该模型复制了源模型上除输出层外的所有模型设计和参数
  3. 给目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化改成的模型参数
  4. 使用目标数据集训练目标模型

• 使用已有模型结构：通过传入pretrained参数，决定是否使用预训练好的权重

• 训练特定层：使用requires_grad=False冻结部分网络层，只计算新初始化的层的梯度

  def set_parameter_requires_grad(model, feature_extracting):
      if feature_extracting:
          for param in model.parameters():
              param.requires_grad = False
  import torchvision.models as models
  # 冻结参数的梯度
  feature_extract = True
  model = models.resnet50(pretrained=True)
  set_parameter_requires_grad(model, feature_extract)
  # 修改模型
  num_ftrs = model.fc.in_features
  model.fc = nn.Linear(in_features=512, out_features=4, bias=True)
  
  
  model.fc
  
  
  Linear(in_features=512, out_features=4, bias=True)

  注：在训练过程中，model仍会回传梯度，但是参数更新只会发生在fc层。

4 半精度训练

• 半精度优势：减少显存占用，提高GPU同时加载的数据量

• 设置半精度训练：

  1. 导入torch.cuda.amp的autocast包
  2. 在模型定义中的forward函数上，设置autocast装饰器
  3. 在训练过程中，在数据输入模型之后，添加with autocast()

• 适用范围：适用于数据的size较大的数据集（比如3D图像、视频等）

5 总结

1. 自定义损失函数可以通过二种方式：函数方式和类方式，建议全程使用PyTorch提供的张量计算方法。
2. 通过使用PyTorch中的scheduler动态调整学习率，也支持自定义scheduler
3. 模型微调主要使用已有的预训练模型，调整其中的参数构建目标模型，在目标数据集上训练模型。
4. 半精度训练主要适用于数据的size较大的数据集（比如3D图像、视频等）。