深度学习 Day24——使用Pytorch环境实现mnist手写数字识别

深度学习 Day24——使用Pytorch环境实现mnist手写数字识别

一、前言

本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客

参考文章：365天深度学习训练营-第P1周：实现mnist手写数字识别

原作者：K同学啊|接辅导、项目定制

接下来我们将转战Pytorch环境继续学习深度学习，Pytorch和Tensorflow是目前最主流的两个深度学习框架，近些来越来越多的人选择学习Pytorch，因为相比于Tensorflow其更加易用以及拥有大量的开源资源，Tensorflow系统相对底层，而Pytorch更多的从算法工程师的角度考虑，其接口可以更便捷的被调用，学习起来相对容易一点。

首先我们需要去下载Pytorch，我是使用Anaconda下载的，在下载之前我们最好重新创建一个虚拟环境，这样就不会相互影响：

# 创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x
# 激活虚拟环境
activate your_env_name

然后我们去Pytorch官网下载对应版本：

在Anaconda里面输入官网下面的指令就可以下载了（下载时记得去掉命令后面的 -c pytorch），然后我们验证一下：

import torch
print(torch.__version__)
torch.cuda.is_available()

1.12.1
True

显示如上信息代表安装成功。

二、我的环境

• 电脑系统：Windows 11
• 语言环境：Python 3.8.5
• 编译器：Datalore
• 深度学习环境：
  • torch 1.12.1+cu113
  • torchvision 0.13.1+cu113
• 显卡及显存：RTX 3070 8G

三、Pytorch简介

PyTorch是由Meta AI(Facebook)人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，相较于Tensorflow2.x，PyTorch在API的设计上更加简洁、优雅和易懂。

PyTorch的主要功能如下所述：

简单的界面 - PyTorch提供易于使用的API; 因此，它在Python上运行，操作非常简单。这个框架中的代码执行非常简单。

Python用法 - PyTorch库认为是Pythonic，可以与Python数据科学堆栈平滑地集成。因此，它可以利用Python环境提供的所有服务和功能。

计算图 - PyTorch提供了一个提供动态计算图的出色平台。因此，用户可以在运行时更改它们。当开发人员不知道创建神经网络模型需要多少内存时，这时非常有用。

PyTorch以三个抽象级别而闻名，如下所示 -

• Tensor - 在GPU上运行命令式n维数组。
• 变量 - 计算图中的节点，它存储数据和梯度。
• 模块 - 存储状态或可学习权重的神经网络层。

下面是TensorFlow和PyTorch之间的主要区别：

PyTorch	TensorFlow
PyTorch与基于lua的Torch框架密切相关，该框架在Facebook中广泛使用。	TensorFlow由Google Brain开发，并在Google上积极使用。
与其他竞争技术相比，PyTorch相对较新。	TensorFlow并不是新的，但许多研究人员和行业专业人士视为一种前沿工具。
PyTorch以强制性和动态的方式包含所有内容。	TensorFlow包含静态和动态图形作为组合。
PyTorch中的计算图是在运行时定义的。	TensorFlow不包含任何运行时选项。
PyTorch包括针对移动和嵌入式框架的部署。	TensorFlow更适用于嵌入式框架。

四、前期工作

1、导入依赖项和设置GPU

如果设备支持GPU就是用GPU，否则就使用CPU：

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

2、导入数据

对于MNIST手写数字的数据集，我们可以之间使用Pytorch自带的数据库，调用torchvision.datasets在线下载数据，并且使用该函数参数进行划分训练集和测试集。

# 设置训练集
train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

# 设置测试集
test_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

其中torchvision.datasets.MNIST函数原型是：

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

其中的参数介绍如下：

参数	说明
root	数据地址
train	设置训练集值等于True，测试集值等于False
transform	参数选择一个你想要的数据转化函数，直接完成数据转化
target_transform	接受目标并对其进行转换的函数转换
download	如果是True，则从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下

3、加载数据

在导入数据之后我们还需要进行数据的加载：

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)

test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape

torch.Size([32, 1, 28, 28])

其中torch.utils.data.DataLoader函数是Pytorch自带的一个数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集，其函数原型是：

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False, pin_memory_device='')

其中的常用参数介绍如下：

参数	说明
dataset	加载的数据集
batch_size	每批加载的样本大小（默认值：1）
shuffle	如果为True，每个epoch重新排列数据
sampler	定义从数据集中抽取样本的策略。 可以是任何实现了 ____len 的 Iterable。 如果指定，则不得指定 shuffle
batch_sampler	类似于sampler，但一次返回一批索引。与 batch_size、shuffle、sampler 和 drop_last 互斥
num_workers	用于数据加载的子进程数。 0 表示数据将在主进程中加载（默认值：0）
pin_memory	如果为 True，数据加载器将在返回之前将张量复制到设备/CUDA 固定内存中。 如果数据元素是自定义类型，或者collate_fn返回一个自定义类型的批次
drop_last	如果数据集大小不能被批次大小整除，则设置为 True 以删除最后一个不完整的批次。 如果 False 并且数据集的大小不能被批大小整除，则最后一批将保留。 （默认值：False）
timeout	设置数据读取的超时时间 ， 超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。（默认值：0）
worker_init_fn	如果不是 None，这将在步长之后和数据加载之前在每个工作子进程上调用，并使用工作 id（[0，num_workers - 1] 中的一个 int）的顺序逐个导入。 （默认：None）

4、数据可视化

import numpy as np

 # 指定图片大小，图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)
plt.figure(figsize=(20, 5)) 
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 维度缩减
    npimg = np.squeeze(imgs.numpy())
    # 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')

其中squeeze()函数的功能是从矩阵shape中去掉维度为1的。例如一个矩阵的shape是（5，1），使用过这个函数之后就变成了（5，）。

五、构建简单的CNN网络

对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。

• nn.Conv2d为卷积层，用于提取图片的特征，传入参数为输入channel，输出channel，池化核大小
• nn.MaxPool2d为池化层，进行下采样，用更高层的抽象表示图像特征，传入参数为池化核大小
• nn.ReLU为激活函数，使模型可以拟合非线性数据
• nn.Linear为全连接层，可以起到特征提取器的作用，最后一层的全连接层也可以认为是输出层，传入参数为输入特征数和输出特征数（输入特征数由特征提取网络计算得到，如果不会计算可以直接运行网络，报错中会提示输入特征数的大小，下方网络中第一个全连接层的输入特征数为1600）
• nn.Sequential可以按构造顺序连接网络，在初始化阶段就设定好网络结构，不需要在前向传播中重新写一遍

import torch.nn.functional as F

num_classes = 10  # 图片的类别数

class Model(nn.Module):
     def __init__(self):
        super().__init__()
         # 特征提取网络
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积,卷积核大小为3*3
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)                  # 设置池化层，池化核大小为2*2
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) 
                                      
        # 分类网络
        self.fc1 = nn.Linear(1600, 64)          
        self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)
     # 前向传播
     def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))

        x = torch.flatten(x, start_dim=1)

        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
       
        return x

加载并打印模型：

from torchinfo import summary
model = Model().to(device)
summary(model)

打印的结果是：

=================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Param #
=================================================================
Model                                    --
├─Conv2d: 1-1                            320
├─MaxPool2d: 1-2                         --
├─Conv2d: 1-3                            18,496
├─MaxPool2d: 1-4                         --
├─Linear: 1-5                            102,464
├─Linear: 1-6                            650
=================================================================
Total params: 121,930
Trainable params: 121,930
Non-trainable params: 0
=================================================================

六、训练模型

1、设置超参数

# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 设置学习率
learn_rate = 1e-2
# 设置优化器
opt = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate)

2、编写训练函数

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小，一共60000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率
    
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        
        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新
        
        # 记录acc与loss
        train_acc += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
            
    train_acc /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

介绍其中的几个函数：

• optimizer.zero_grad()

  函数会遍历模型的所有参数，通过内置方法截断反向传播的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。

• loss.backward()

  PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的，autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。

  具体来说，torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果你做完运算后使用tensor.backward()，所有的梯度就会自动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里面去。

  更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用loss.backward()后，会一层层的反向传播计算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad属性中。

  如果没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

• optimizer.step()

  step()函数的作用是执行一次优化步骤，通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的，所以在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。

  注意：optimizer只负责通过梯度下降进行优化，而不负责产生梯度，梯度是tensor.backward()方法产生的。

3、编写测试函数

测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器。

def test (dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小，一共10000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()

    test_acc /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

4、正式训练

epochs = 5
train_loss = []
train_acc = []
test_loss = []
test_acc = []

for epoch in range(epochs):
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

训练的结果是：

Epoch: 1, Train_acc:76.9%, Train_loss:0.762, Test_acc:91.8%，Test_loss:0.271
Epoch: 2, Train_acc:94.0%, Train_loss:0.198, Test_acc:95.0%，Test_loss:0.159
Epoch: 3, Train_acc:96.3%, Train_loss:0.123, Test_acc:97.3%，Test_loss:0.087
Epoch: 4, Train_acc:97.2%, Train_loss:0.093, Test_acc:97.6%，Test_loss:0.073
Epoch: 5, Train_acc:97.5%, Train_loss:0.078, Test_acc:98.0%，Test_loss:0.064
Done

介绍其中的几个函数：

• model.train()

  它的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

  如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。

• model.eval()

  它的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

  如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。

  训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。

七、结果可视化

#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100        #分辨率

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

八、最后我想说

作为一门新的深度学习框架，首先我们需要去阅读官方文档中的各种函数介绍，学习该函数的作用和用法，然后再去学习其他大佬的代码，从中学到知识，相比与Tensorflow，我更愿意去学习Pytorch，我这里有《动手学深度学习》的Pytorch版本的pdf，有需要的朋友可以留言 ，我也会去认真的学习这本书的。

另外，我还想说的是，本次学习使用的编译器是JetBrains公司新出一个云端机器学习开发环境Datalore，我的初次使用体验感觉挺好用的，它还有很多强大的功能我目前还没有去使用过，感兴趣的朋友可以去试试看。

它还可以将你写的文件生成在线链接发布成公告，这样也方便别人在线去查看你的报告，这是我生成的报告地址可以去看看：https://datalore.jetbrains.com/view/report/Hsi5StsSBdVdnEIyrjc6p8