第1周学习:深度学习和pytorch基础

本周学习内容:

PART 1 视频学习

PART 2 代码练习

pytorch基础练习

定义数据

定义操作 

螺旋数据分类

构建线性模型分类

构建两层神经网络分类

拓展测试

拓展测试——构建三层神经网络 

已解决的小问题


PART 1 视频学习

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第1张图片
第1周学习:深度学习和pytorch基础_第2张图片
第1周学习:深度学习和pytorch基础_第3张图片
第1周学习:深度学习和pytorch基础_第4张图片
第1周学习:深度学习和pytorch基础_第5张图片


 

PART 2 代码练习

pytorch基础练习

PyTorch是一个python库,它主要提供了两个高级功能:

  • GPU加速的张量计算
  • 构建在反向自动求导系统上的深度神经网络

定义数据

一般定义数据使用torch.Tensor , tensor的意思是张量,是数字各种形式的总称

Tensor支持各种各样类型的数据,包括:

torch.float32, torch.float64, torch.float16, torch.uint8, torch.int8, torch.int16, torch.int32, torch.int64 。这里不过多描述。

创建Tensor有多种方法,包括:ones, zeros, eye, arange, linspace, rand, randn, normal, uniform, randperm, 使用的时候可以在线搜,下面主要通过代码展示

# 开发日期:2022/7/10
import torch
# 可以是一个数
x = torch.tensor(666)
print(x)
# 可以是一维数组(向量)
x = torch.tensor([1,2,3,4,5,6])
print(x)
# 可以是二维数组(矩阵)
x = torch.ones(2,3)
print(x)
# 可以是任意维度的数组(张量)
x = torch.ones(2,3,4)
print(x)
# 创建一个空张量
x = torch.empty(5,3)
print(x)
# 创建一个随机初始化的张量
x = torch.rand(5,3)
print(x)
# 创建一个全0的张量,里面的数据类型为 long
x = torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)
print(x)
# 基于现有的tensor,创建一个新tensor,
# 从而可以利用原有的tensor的dtype,device,size之类的属性信息
y = x.new_ones(5,3)   #tensor new_* 方法,利用原来tensor的dtype,device
print(y)
z = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)    # 利用原来的tensor的大小,但是重新定义了dtype
print(z)

输出结果如下:

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第6张图片 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第7张图片

定义操作 

凡是用Tensor进行各种运算的,都是Function

最终,还是需要用Tensor来进行计算的,计算无非是

  • 基本运算,加减乘除,求幂求余
  • 布尔运算,大于小于,最大最小
  • 线性运算,矩阵乘法,求模,求行列式

基本运算包括: abs/sqrt/div/exp/fmod/pow ,及一些三角函数 cos/ sin/ asin/ atan2/ cosh,及 ceil/round/floor/trunc 等具体在使用的时候可以百度一下

布尔运算包括: gt/lt/ge/le/eq/ne,topk, sort, max/min

线性计算包括: trace, diag, mm/bmm,t,dot/cross,inverse,svd 等

# 创建一个 2x4 的tensor
m = torch.Tensor([[2, 5, 3, 7],
                  [4, 2, 1, 9]])

print(m.size(0), m.size(1), m.size(), sep=' -- ')
# 返回 m 中元素的数量
print(m.numel())
# 返回 第0行,第2列的数
print(m[0][2])
# 返回 第1列的全部元素
print(m[:, 1])
# 返回 第0行的全部元素
print(m[0, :])
# Create tensor of numbers from 1 to 5
# 注意这里结果是1到4,没有5
#v = torch.arange(1, 5)
v = torch.arange(1, 5).float()
print(v)
# Scalar product

print(m @ v)
# Calculated by 1*2 + 2*5 + 3*3 + 4*7
print(m[[0], :] @ v)
# Add a random tensor of size 2x4 to m
m + torch.rand(2, 4)
# 转置,由 2x4 变为 4x2
print(m.t())

# 使用 transpose 也可以达到相同的效果,具体使用方法可以百度
print(m.transpose(0, 1))
# returns a 1D tensor of steps equally spaced points between start=3, end=8 and steps=20
torch.linspace(3, 8, 20)
from matplotlib import pyplot as plt

# matlabplotlib 只能显示numpy类型的数据,下面展示了转换数据类型,然后显示
# 注意 randn 是生成均值为 0, 方差为 1 的随机数
# 下面是生成 1000 个随机数,并按照 100 个 bin 统计直方图
plt.hist(torch.randn(1000).numpy(), 100);
plt.show()#展示图象
# 当数据非常非常多的时候,正态分布会体现的非常明显
plt.hist(torch.randn(10**6).numpy(), 100);
plt.show()#展示图象
# 创建两个 1x4 的tensor
a = torch.Tensor([[1, 2, 3, 4]])
b = torch.Tensor([[5, 6, 7, 8]])

# 在 0 方向拼接 (即在 Y 方各上拼接), 会得到 2x4 的矩阵
print( torch.cat((a,b), 0))
# 在 1 方向拼接 (即在 X 方各上拼接), 会得到 1x8 的矩阵
print( torch.cat((a,b), 1))

输出结果如下 

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第8张图片

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第9张图片

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第10张图片

螺旋数据分类

初始化 X 和 Y。 X 可以理解为特征矩阵,Y可以理解为样本标签。 结合代码可以看到,X的为一个 NxC 行, D 列的矩阵。C 类样本,每类样本是 N个,所以是 N*C 行。每个样本的特征维度是2,所以是 2列。

在 python 中,调用 zeros 类似的函数,第一个参数是 y方向的,即矩阵的行;第二个参数是 x方向的,即矩阵的列,大家得注意下,不要搞反了。

# 开发日期:2022/7/10
#!wget https://raw.githubusercontent.com / Atcold / pytorch - Deep - Learning / master / res / plot_lib.py
import wget
import tempfile

url = 'https://raw.githubusercontent.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning/master/res/plot_lib.py'

# 下载文件,使用默认文件名,结果返回文件名
file_name = wget.download(url)
print(file_name)

import random
import torch
from torch import nn, optim
import math
from IPython import display
from plot_lib import plot_data, plot_model, set_default

# 因为colab是支持GPU的,torch 将在 GPU 上运行,但笔记本没有独立显卡,所以我没有cuda
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print('device: ', device)

# 初始化随机数种子。神经网络的参数都是随机初始化的,
# 不同的初始化参数往往会导致不同的结果,当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的,
# 因此,在pytorch中,通过设置随机数种子也可以达到这个目的
seed = 12345
random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)

N = 1000  # 每类样本的数量
D = 2  # 每个样本的特征维度
C = 3  # 样本的类别
H = 100  # 神经网络里隐层单元的数量

输出结果为:

 

下面结合代码看看 3000个样本的特征是如何初始化的

# 初始化随机数种子。神经网络的参数都是随机初始化的,
# 不同的初始化参数往往会导致不同的结果,当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的,
# 因此,在pytorch中,通过设置随机数种子也可以达到这个目的
seed = 12345
random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)

N = 1000  # 每类样本的数量
D = 2  # 每个样本的特征维度
C = 3  # 样本的类别
H = 100  # 神经网络里隐层单元的数量

X = torch.zeros(N * C, D).to(device)
Y = torch.zeros(N * C, dtype=torch.long).to(device)
for c in range(C):
    index = 0
    t = torch.linspace(0, 1, N)  # 在[0,1]间均匀的取10000个数,赋给t
    # 下面的代码不用理解太多,总之是根据公式计算出三类样本(可以构成螺旋形)
    # torch.randn(N) 是得到 N 个均值为0,方差为 1 的一组随机数,注意要和 rand 区分开
    inner_var = torch.linspace((2 * math.pi / C) * c, (2 * math.pi / C) * (2 + c), N) + torch.randn(N) * 0.2

    # 每个样本的(x,y)坐标都保存在 X 里
    # Y 里存储的是样本的类别,分别为 [0, 1, 2]
    for ix in range(N * c, N * (c + 1)):
        X[ix] = t[index] * torch.FloatTensor((math.sin(inner_var[index]), math.cos(inner_var[index])))
        Y[ix] = c
        index += 1

print("Shapes:")
print("X:", X.size())
print("Y:", Y.size())

 输出结果

plot_data(X, Y)
plt.show()#展示图象

输出结果 

 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第11张图片

构建线性模型分类

使用 print(y_pred.shape) 可以看到模型的预测结果,为[3000, 3]的矩阵。每个样本的预测结果为3个,保存在 y_pred 的一行里。值最大的一个,即为预测该样本属于的类别

score, predicted = torch.max(y_pred, 1) 是沿着第二个方向(即X方向)提取最大值。最大的那个值存在 score 中,所在的位置(即第几列的最大)保存在 predicted 中。下面代码把第10行的情况输出,供解释说明

此外,大家可以看到,每一次反向传播前,都要把梯度清零,这个在知乎上有一个回答,大家可以参考:PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - 知乎

#构建线性模型分类
learning_rate = 1e-3
lambda_l2 = 1e-5

# nn 包用来创建线性模型
# 每一个线性模型都包含 weight 和 bias
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(D, H),
    nn.Linear(H, C)
)
model.to(device) # 把模型放到GPU上

# nn 包含多种不同的损失函数,这里使用的是交叉熵(cross entropy loss)损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 这里使用 optim 包进行随机梯度下降(stochastic gradient descent)优化
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=lambda_l2)

# 开始训练
for t in range(1000):
    # 把数据输入模型,得到预测结果
    y_pred = model(X)
    # 计算损失和准确率
    loss = criterion(y_pred, Y)
    score, predicted = torch.max(y_pred, 1)
    acc = (Y == predicted).sum().float() / len(Y)
    print('[EPOCH]: %i, [LOSS]: %.6f, [ACCURACY]: %.3f' % (t, loss.item(), acc))
    display.clear_output(wait=True)

    # 反向传播前把梯度置 0
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播优化
    loss.backward()
    # 更新全部参数
    optimizer.step()

print(y_pred.shape)
print(y_pred[10, :])
print(score[10])
print(predicted[10])
# Plot trained model
print(model)
plot_model(X, Y, model)

 输出结果:

使用 print(model) 把模型输出,可以看到有两层:

  • 第一层输入为 2(因为特征维度为主2),输出为 100;
  • 第二层输入为 100 (上一层的输出),输出为 3(类别数)

从图示可以看出,线性模型的准确率最高只能达到 50% 左右,对于这样复杂的一个数据分布,线性模型难以实现准确分类。

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第12张图片

 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第13张图片

构建两层神经网络分类

#构建两层神经网络分类
learning_rate = 1e-3
lambda_l2 = 1e-5

# 这里可以看到,和上面模型不同的是,在两层之间加入了一个 ReLU 激活函数
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(D, H),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(H, C)
)
model.to(device)

# 下面的代码和之前是完全一样的,这里不过多叙述
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=lambda_l2)  # built-in L2

# 训练模型,和之前的代码是完全一样的
for t in range(1000):
    y_pred = model(X)
    loss = criterion(y_pred, Y)
    score, predicted = torch.max(y_pred, 1)
    acc = ((Y == predicted).sum().float() / len(Y))
    print("[EPOCH]: %i, [LOSS]: %.6f, [ACCURACY]: %.3f" % (t, loss.item(), acc))
    display.clear_output(wait=True)

    # zero the gradients before running the backward pass.
    optimizer.zero_grad()
    # Backward pass to compute the gradient
    loss.backward()
    # Update params
    optimizer.step()
# Plot trained model
print(model)
plot_model(X, Y, model)
plt.show()#展示图象

 输出结果:

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第1周学习:深度学习和pytorch基础_第15张图片

 在两层神经网络里加入 ReLU 激活函数以后,分类的准确率得到了显著提高。

拓展测试

我尝试了不同类型的激活函数(Pytorch的22个激活函数_Wanderer001的博客-CSDN博客_pytorch 激活函数)在该问题中的效果,实验结果如下:

 激活函数 两层线性模型 准确率 生成图像
Sigmoid Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): Sigmoid()
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.519 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第16张图片
Softplus(ReLU的光滑近似) Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): Softplus(beta=1, threshold=20)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.539 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第17张图片
ELU Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): ELU(alpha=1.0)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.779 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第18张图片
Hardtanh Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): Hardtanh(min_val=-1.0, max_val=1.0)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.839 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第19张图片
GELU Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): GELU(approximate=none)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.849 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第20张图片
Tanh Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): Tanh()
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.851 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第21张图片
SELU Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): SELU()
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.912 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第22张图片
Softsign Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): Softsign()
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.913 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第23张图片
RReLU Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): RReLU(lower=0.125, upper=0.3333333333333333)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.920 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第24张图片
ReLU6 Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): ReLU6()
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.954 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第25张图片
LeakyReLU Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): LeakyReLU(negative_slope=0.01)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.959 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第26张图片
PReLU Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=100, bias=True)
  (1): PReLU(num_parameters=1)
  (2): Linear(in_features=100, out_features=3, bias=True)
)
0.971 第1周学习:深度学习和pytorch基础_第27张图片
总结 ReLU及其相关激活函数表现更加优秀

拓展测试——构建三层神经网络 

 将表现最好的两个激活函数组合,构建三层神经网络

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(D, H),
    nn.PReLU(),
    nn.LeakyReLU(),
    nn.Linear(H, C)
)#其它内容同上

结果如下:

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第28张图片

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第29张图片

已解决的小问题

1、torch.arange默认建立的张量不是float型,导致运算错误

        解决方法:在torch.arange()后加.float()即可解决

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第30张图片

2.!wget https://raw.githubusercontent.com / Atcold / pytorch - Deep - Learning / master / res / plot_lib.py无法正常运行

        解决方法:先在Anaconda Prompt中 pip3 install wget,在pycharm中按如下操作

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第31张图片

第1周学习:深度学习和pytorch基础_第32张图片

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