pytorch学习笔记（六）——pytorch中搭建神经网络

一、神经网络基本骨架搭建nn.module

1. 神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。
   同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络架构。
2. 关于神经网络的工具主要在torch.nn里面，nn即neural network
   torch.nn的官网API
   在开始搭建神经网络之前先了解下 torch.nn 包，它包含了用于搭建神经网络的所有基础模块，其中有些是经常使用的，如卷积层、池化层、激活函数、损失函数等等
   

nn.Module的使用

import torch
from torch import nn


# 自己搭建的神经网络必须从nn.Module类中继承
class Model(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()

    # 定义了神经网络要做的前向传播的操作 （前向传播就是从输入到输出）,应该在所有的子类中都进行重写
    def forward(self, input_num):
        output_num = input_num + 1
        return output_num


# 以Model为模板创建出的一个神经滚网络neural
neural = Model()
x = torch.tensor(1.0)
# nn.Module中的__call__中调用了forward方法
output = neural(x)
print(output)

二、神经网络中一些神经结构的使用

1. Convolution Layers 卷积层

（1） 卷积操作示例

（2） 用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d）

import torch
import torch.nn.functional as F

# 1.定义输入图像
input_matrix = torch.tensor([[1, 2, 0, 3, 1],
                             [0, 1, 2, 3, 1],
                             [1, 2, 1, 0, 0],
                             [5, 2, 3, 1, 1],
                             [2, 1, 0, 1, 1]])

# 2.定义卷积核
kernel = torch.tensor([[1, 2, 1],
                       [0, 1, 0],
                       [2, 1, 0]])

# 3.使用pytorch提供的尺寸变换，使输入数据满足卷积函数的输入(N, C, H, W) or (C, H, W)，
# 其中N就是batch_size也就是输入图片的数量，C就是通道数而这里的只是一个二维张量所以通道为1，H就是高，W宽，所以是1155
input_matrix = torch.reshape(input_matrix, (1, 1, 5, 5))
kernel = torch.reshape(kernel, (1, 1, 3, 3))

print(input_matrix.shape)

# 4.使用卷积函数
# conv2d：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积
output_matrix = F.conv2d(input_matrix, kernel, stride=1)
print(output_matrix)

# stride为卷积操作每次移动的步径大小
output2 = F.conv2d(input_matrix, kernel, stride=2)
print(output2)

# padding:在输入图像的边缘是否进行填充（使卷积核能作用于输入图像的每一个像素点），填充后的空白处默认为0
output3 = F.conv2d(input_matrix, kernel, stride=1, padding=1)
print(output3)

（3） 卷积层nn.Conv2d的使用

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 1.读取CIFAR10数据集，并且放在dataloader中加载
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                       download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)


# 2.搭建一个简单的神经网络 my_neural（以MyNeural为骨架搭建）
class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        # 定义一个卷积层名叫conv1
        self.conv1 = Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3, stride=1, padding=0)

    def forward(self, x):
        # 把x放入卷积层conv1中
        x = self.conv1(x)
        return x


my_neural = MyNeural()

writer = SummaryWriter("../logs")
step = 0

# 3.把dataloader中加载的每张图像放到神经网络中测试一下
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    # output即把dataloader中的数据放入神经网络中，经过神经网络中的forward中进行一个卷积操作，然后返回的输出
    output = my_neural(imgs)

    # torch.Size([64, 3, 32, 32])
    print(imgs.shape)
    # torch.Size([64, 6, 30, 30])
    print(output.shape)

    # 用tensorboard更直观的显示一下
    writer.add_images("input", imgs, step)
    # 注意这里，卷积后输出图像的通道为6，而彩色图像为channel=3是才能显示，所以需要对输出图像处理一下，
    # 使[64, 6, 30, 30] -> [xx, 3, 30, 30]，其中batch_size不知道写多少的时候就写-1它会进行计算
    output = torch.reshape(output, (-1, 3, 30, 30))
    writer.add_images("output", output, step)
    step = step + 1

（4） 理解卷积层nn.Conv2d的各个参数

• in_channels：输入的通道数目 【必选】
• out_channels： 输出的通道数目 【必选】
• kernel_size：卷积核的大小，类型为int 或者元组，当卷积是方形的时候，只需要一个整数边长即可，卷积不是方形，要输入一个元组表示 高和宽。【必选】
• stride： 卷积每次滑动的步长为多少，默认是 1 【可选】
• padding： 设置在所有边界增加 值为 0 的边距的大小（也就是在feature map 外围增加几圈 0 ），例如当 padding =1 的时候，如果原来大小为 3 × 3 ，那么之后的大小为 5 × 5 。即在外围加了一圈 0 。【可选】
• dilation：指卷积核的元素之间是否有空是否紧挨着。默认dilation=1，当dilation>1时为空洞卷积

（5） torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.conv2d的区别

转载自那记忆微凉的一篇文章
https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/103746548

2. Pooling layers池化层

（1） 最大池化层的理解

同卷积层⼀样，池化层每次对输⼊数据的⼀个固定形状窗⼝（⼜称池化窗⼝）中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输⼊和核的互相关性，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值。该运算也分别叫做最大池化或平均池化。

（2） 最大池化层作用

为了在保留输入的特征同时把数据量减小，对于整个网络来说进行计算的参数就减少了，为了训练的更快（直观感受1080p池化之后720p，也能满足大多数需要，但是文件尺寸缩小了），马赛克行为
简要理解八个字：压缩数据保留特征
如图，经过池化前后的图片对比

（3） 用pytorch搭建一个最大池化层

import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d
from torch.utils.data import DataLoader

# 1.获取输入数据
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)


# 2.构建神经网络
class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3, ceil_mode=True)

    def forward(self, input):
        output = self.maxpool1(input)
        return output


my_neural = MyNeural()

# 3.把输入数据放入含有一个池化层的神经网络中执行
writer = SummaryWriter("../logs")
step = 0
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    output = my_neural(imgs)
    writer.add_images("input", imgs, step)
    # 池化不会改变通道
    writer.add_images("output", output, step)
    step = step + 1
writer.close()

3. Non-linear Activations非线性激活

以ReLU为例

import torch

# 1.定义输入数据
from torch import nn
from torch.nn import ReLU

input_matrix = torch.tensor([[1, -0.5],
                             [-1, 3]])
# 注意这里input一定要指定一个batch_size
input_matrix = torch.reshape(input_matrix, (-1, 1, 2, 2))


# 2.定义神经网络
class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        # ReLU()的参数inplace，若为true时，则改变后的值赋给原值；若为false，则原值不变，改变后的值赋给新变量
        self.relu1 = ReLU()

    def forward(self, input):
        output = self.relu1(input)
        return output


my_neural = MyNeural()

# 3.把输入数据放入神经网络当中
output = my_neural(input_matrix)
print(output)
# 结果： tensor([[[[1., 0.],
#                 [0., 3.]]]])

4. Linear Layer线性层

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoader

# 1.获取输入图片数据
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)


# 2.搭建神经网络
class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        # 196608 = 32 * 32 * 3 * 64
        self.linear1 = Linear(196608, 10)

    def forward(self, input):
        output = self.linear1(input)
        return output


my_neural = MyNeural()

# 3.把输入数据放入神经网络中跑
for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    # 把输入展平成一行
    output = torch.flatten(imgs)
    output = my_neural(output)
    print(imgs.shape)
    print(output.shape)

三、搭建一个简单的分类的神经网络

以CIFAR10数据集为例

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter


class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        # padding和stride是根据官网给的公式计算得出
        # 使用Sequential把神经网络中的各层写到一起，简化书写
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x


my_neural = MyNeural()
print(my_neural)

# 使用torch.ones创建都是1的数，可以测试一下这个神经网络搭建的是否正确
input = torch.ones((64, 3, 32, 32))
output = my_neural(input)
print(output.shape)

writer = SummaryWriter("../logs")
# add_graph可以输出这个网络的结构图以及每层的参数大小
writer.add_graph(my_neural, input)
writer.close()

四、torch.nn中的 Loss Functions损失函数

1. Loss作用

1. 定义预测值和真实值之间的差距
2. 并且指导我们提升预测值，为更新预测值提供依据（反向传播）

2. 几个Loss的简单用法

L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss

import torch
from torch.nn import L1Loss, MSELoss, CrossEntropyLoss

outputs = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
targets = torch.tensor([1, 2, 5], dtype=torch.float32)

outputs = torch.reshape(outputs, (1, 1, 1, 3))
targets = torch.reshape(targets, (1, 1, 1, 3))

# 1.使用损失函数L1Loss：预测值和真实值直接相减，然后求和或者求均值 （这里使用求和方式）
loss = L1Loss(reduction='sum')
result_l1 = loss(outputs, targets)

# 2.使用损失函数MSELoss：相减后求平方，然后求和或者求均值 （默认是求均值）
loss_mse = MSELoss()
result_mse = loss_mse(outputs, targets)

print(result_l1)
# 输出：2 （1-1 + 2-2 + 5-3 = 2）
print(result_mse)
# 输出：1.333 （1-1^2 + 2-2^2 + (5-3)^2)/3 = 4/3 = 1.333

# 3.使用交叉熵损失函数CrossEntropyLoss
outputs = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3])
targets = torch.tensor([1])
outputs = torch.reshape(outputs, (1, 3))
loss_cross = CrossEntropyLoss()
result_cross = loss_cross(outputs, targets)
print(result_cross)

3. 在自写的神经网络中使用Loss Function

import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)


class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        # padding和stride是根据官网给的公式计算得出
        # 使用Sequential把神经网络中的各层写到一起，简化书写
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x


my_neural = MyNeural()

# 使用交叉熵损失函数（根据预测值和真实值的情况选匹配的损失函数？）
loss = nn.CrossEntropyLoss()

for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    outputs = my_neural(imgs)
    result_loss = loss(outputs, targets)
    # 使用反向传播result_loss.backward()可以获取梯度
    # result_loss.backward()
    print(result_loss)

五、优化器 torch.optim

torch.optim官网

以随机梯度下降SGD优化器为例

import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../datasets", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)


class MyNeural(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeural, self).__init__()
        # padding和stride是根据官网给的公式计算得出
        # 使用Sequential把神经网络中的各层写到一起，简化书写
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x


my_neural = MyNeural()

# 设置损失函数，使用交叉熵损失函数（根据预测值和真实值的情况选匹配的损失函数？）
loss = nn.CrossEntropyLoss()

# 设置优化器，使用随机梯度下降， lr为学习速率，设置的过大时训练起来不稳定，过小训练的过慢
optim = torch.optim.SGD(my_neural.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(20):
    running_loss = 0.0
    for data in dataloader:
        imgs, targets = data
        outputs = my_neural(imgs)
        result_loss = loss(outputs, targets)
        # 1.把网络模型中每个可以调节的参数调为0
        optim.zero_grad()
        # 2.得到每一个可以调节的参数对应的梯度
        result_loss.backward()
        # 3.使用优化器对其中的参数进行优化
        optim.step()
        running_loss = running_loss + result_loss
    # 可以看出每次running_loss都在减小
    print(running_loss)

六、神经网络完整的模型训练和测试套路

神经网络完整的模型训练和模型测试套路（以CIFAR10数据集为例）