Dive-into-DL-Pytorch 3.7节softmax分类 读书笔记

一、写在前面

本文是《Dive-into-Deep-Learning》一书中文Pytorch版本的3.7节softmax分类读书笔记。笔记仅作个人备忘与记录。

代码实现

下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..") 
import d2lzh_pytorch as d2l

我们仍然使用Fashion-MNIST数据集和上一节中设置的批量大小。

batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

在3.4节（softmax回归）中提到，softmax回归的输出层是一个全连接层，所以我们用一个线性模块就可以了。因为前面我们数据返回的每个batch样本x的形状为(batch_size, 1, 28, 28), 所以我们要先用view()将x的形状转换成(batch_size, 784)才送入全连接层。

num_inputs = 784
num_outputs = 10

class LinearNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(num_inputs, num_outputs)
    def forward(self, x): # x shape: (batch, 1, 28, 28)
        y = self.linear(x.view(x.shape[0], -1))
        return y
    
net = LinearNet(num_inputs, num_outputs)

然后，我们使用均值为0、标准差为0.01的正态分布随机初始化模型的权重参数。

init.normal_(net.linear.weight, mean=0, std=0.01)
init.constant_(net.linear.bias, val=0) 

如果做了上一节的练习，那么你可能意识到了分开定义softmax运算和交叉熵损失函数可能会造成数值不稳定。因此，PyTorch提供了一个包括softmax运算和交叉熵损失计算的函数。它的数值稳定性更好。

loss = nn.CrossEntropyLoss()

接下来，我们使用上一节中定义的训练函数来训练模型。

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
num_epochs = 5
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, None, None, optimizer)

训练完毕。pytorch实现网络架构十分简洁快速。