pytorch 学习

梯度消失或梯度爆炸

当每一层的梯度是小于1的数，当进行反向传播时，随着网络越深，梯度越接近零

反之，当每一层的梯度是大于1的数…

所以通常需要对数据进行标准化处理，权重初始化，以及用BN层，在ResNet网络中使用了residual模块（残差模块）

max()函数

pytorch入门学习时，输出与标签常用max()函数进行比较

import torch
label = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4, 0])

outputs = torch.tensor([[0.9, 0.4, 0.1, 0.5, 0.4], [0.9, 0.2, 0.3, 0.8, 0.7],
                        [0.2, 0.1, 0.9, 0.5, 0.3],[0.2, 0.2, 0.4, 0.9, 0.6],
                        [0.9, 0.5, 0.1, 0.5, 0.4], [0.9, 0.1, 0.4, 0.1, 0.6]])
_, predicted = torch.max(outputs, dim=1)

correct = (predicted == label)

print("predicted:", predicted)
print("label:", label)
print(correct)
print(correct[1].item())

pre2 = torch.argmax(outputs, dim=1)
print("pre2:", pre2)	# 输出结果和predicted一样

---

输出结果为：

predicted: tensor([0, 0, 2, 3, 0, 0])
label: tensor([0, 1, 2, 3, 4, 0])
tensor([ True, False,  True,  True, False,  True])
False

pre2: tensor([0, 0, 2, 3, 0, 0])	

这里要说明的是：

labels 里的数据并不是按照顺序排列的，并且label.size(0) == MINI_BATCH

outputs的列数，即outputs.shape[1]才是真正的这个数据集的种类

outputs的列数 == MINI_BATCH,所以，用max()函数时，outputs的行数要和label.size(0)的数目相等

torchvision.utils.make_grid

torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False)
# 将一小batch图片变为一张图。nrow表示每行多少张图片的数量。

# 给一个batch为4的图片，h和w分别为32，channel为3，看看结果
images,labels = dataiter.next()
print(images.shape) 
#torch.Size([4, 3, 32, 32]) bchw
print(torchvision.utils.make_grid(images).shape) 
#torch.Size([3, 36, 138])

怎么理解这个输出结果呢？第一个dim当然就是channel，因为合并成一张图片了嘛，所以batch这个维度就融合了，变成了chw，这里c还是原来的channel数，h比原来增加了4，w = 32*4 + 10，c很好理解，那么为什么h增加了4，w增加了10呢？

我想办法把batch_size调整成了3，结果如下：

#torch.Size([3, 3, 32, 32])
#torch.Size([3, 36, 104])

tensor (Tensor or list) – 4D mini-batch Tensor of shape (B x C x H x W) or a list of images all of the same size.

nrow (int, optional) – Number of images displayed in each row of the grid. The Final grid size is (B / nrow, nrow). Default is 8.

padding (int, optional) – amount of padding. Default is 2.
normalize (bool, optional) – If True, shift the image to the range (0, 1), by subtracting the minimum and dividing by the maximum pixel value.

range (tuple, optional) – tuple (min, max) where min and max are numbers, then these numbers are used to normalize the image. By default, min and max are computed from the tensor.

scale_each (bool, optional) – If True, scale each image in the batch of images separately rather than the (min, max) over all images.

pad_value (float, optional) – Value for the padded pixels.

官方文档里要注意nrow 和 padding 这两个参数是有默认值的

很明显，当batch为3的时候，w应该为332 = 96，但是我们考虑到每张图片的padding其实是2，因此，每张图片其实变成了3636的图片，所以最终应该为w = 36/* 3 =108才对呀？

显然上面的想法还是不对，思考了一会，算是想明白了。

三张图片，padding在水平方向并没有每张图片都padding，而是两张图片之间只有一个padding，这样3张图片空隙有两个，加上最左和最右，水平方向上其实是4* 2 =8，所以w增加了8，这样96 + 8 = 104 就对了。同理，竖直方向上也是这样处理的。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TwkS9dh0-1641207172251)(D:\StudyNotes\wei.png)]

pytorch 加载模型报错：‘function‘ object has no attribute ‘copy‘

报错原因：

保存模型应该是：

torch.save(model.state_dict(), PATH)

如果写成：

torch.save(model.state_dict, PATH)则会报错

pytorch显示数据集的一个batch的图片

这里以测试集为例（MINI_BATCH = 10）

# 定义一个显示图像的函数
def show_image(img):
    # img是Tensor，且为 B * C * H *W
    #这里对应的是transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
    img = img * 0.5 + 0.5  
    img = np.transpose(img.numpy(), (1, 2, 0)) # C H W -> H W C
    plt.imshow(img)
    plt.show()
    
data = iter(test_loader)
images, labels = next(data)

img = torchvision.utils.make_grid(images, nrow = 10)  # nrow参数用法参考上面
#调用函数
show_image(img)


# 显示某一张图片

# load image
img_path = "./data/daisy_01.jpg"
img = Image.open(img_path)
plt.imshow(img)     # H W C
plt.show()

CNN Receptive Field

Receptive Field 感受野

输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小

举例：

input: 9 * 9 *1 Conv1 Size:3 * 3 Stride:2 4 * 4 * 1

​ Conv2 Size:2 * 2 Stride:2 2 * 2 * 1

out_size = (in_size - F_size + 2P) / S +1

感受野计算公式：

F(i) = (F(i+1) - 1) * Stride + Ksize

F(i)为第i层感受野

Stride为第i层的步距

Ksize为卷积核或池化核尺寸

Feature map: F = 1

Pool1: F = (1 - 1) * 2 + 2 = 2 # 即对应 2 * 2 的区域

Conv1: F = (2 - 1) * 2 + 3 = 5 # 即对应 5 * 5 的区域

tqdm 用法

安装tqbm包的命令：pip install tqdm

from tqdm import tqdm	# 导入包
import time

for i in tqdm(range(10), desc='Processing_1'):
    time.sleep(0.05)
    
# 列表类型
list1 = [1, 5, 7, 9, "w"]
for i in tqdm(list1, desc="Processing_2"):
    time.sleep(0.1)
    
# 字典类型    
dict1 = {"apple": 10, "orange": 5, "banana": 20}
for i in tqdm(list(dict1.keys()), desc="Processing_3"):
    time.sleep(0.1)
    

model.train()与model.eval()的用法

在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval()

如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()，在测试时添加model.eval()。其中model.train()是保证BN层用每一批数据的均值和方差，而model.eval()是保证BN用全部训练数据的均值和方差；而对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而model.eval()是利用到了所有网络连接。

torch.softmax

nn.Softmax( ) 是一个类

返回一个与输入维度相同的张量

import torch
import numpy

# y = torch.rand(12).reshape(2, 2, 3)
y = torch.normal(0, 1, (2, 2, 3))

print(torch.softmax(x, dim=0))	# 两片 2*3 的张量，对应位置的和为1，想象一下空间
print(torch.softmax(x, dim=1))	# 每一列的和为1
print(torch.softmax(x, dim=2))	# 每一行的和为1

输出为：

tensor([[[-0.0479,  0.0685, -1.0559],
         [-1.1511,  1.1537, -1.4805]],

        [[-0.5178,  0.0845,  0.2507],
         [-0.9432, -2.0841,  0.6930]]])
tensor([[[0.6153, 0.4960, 0.2131],
         [0.4482, 0.9622, 0.1022]],

        [[0.3847, 0.5040, 0.7869],
         [0.5518, 0.0378, 0.8978]]])
tensor([[[0.7509, 0.2525, 0.6046],
         [0.2491, 0.7475, 0.3954]],

        [[0.6048, 0.8974, 0.3912],
         [0.3952, 0.1026, 0.6088]]])
tensor([[[0.4019, 0.4515, 0.1467],
         [0.0852, 0.8536, 0.0613]],

        [[0.2007, 0.3665, 0.4328],
         [0.1549, 0.0495, 0.7956]]])

$$0.3921+0.6079=1$$

$$0.3921=\frac{e^{0.3921}}{e^{0.3921}+e^{0.6079}}$$

数据预处理

transforms.Compose函数就是将transforms组合在一起

从文件夹中读取数据

'''
在这个案例当中，训练集的所有图像，分好类都放在
D:/PythonTemp/deep-learning/data_set/flower_data/train/文件夹下，
测试集亦然
输入图片为 3 * 224 * 224
'''

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets

def main():
    
    data_transfrom = {
        "train":transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
                                   transforms.RandomHorizontalFlip(),
                                   transforms.ToTensor(),
                                   transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]),
        "val":transforms.Compose([transforms..Resize((224, 224)),  # cannot224  must(224, 224)
                                 transforms.ToTensor(),
                                 transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]),
    }
    
    image_root = "D:/PythonTemp/deep-learning/data_set/flower_data/"
    
    train_dataset = datasets.ImageFolder(root=image_root + "train",  transform=data_transform["train"])
    train_num = len(train_dataset)		# 可以输出训练集有多少文件
    train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8)
    
    val_dataset = datasets.ImageFolder(root=image_root + "val/", transform=data_transform["val"])
    val_num = len(val_dataset)			# 可以输出训练集有多少文件
    val_loader = DataLoader(dataset=val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=8)
    
    print("using {} images for training, using {} images for validating".format(train_num, val_num))

view 和 flatten

在进行全连接层之前，都要进行数据的展平处理，有两种展平方式

Pytorch 是 B C H W

import torch
import numpy as np
# 设 BCHW 是 1, 3, 2, 2
a = np.arange(12).reshape(1, 3, 2, 2)
a = torch.tensor(a)

a_view = a.view(-1, 3*2*2)
a_flatten = torch.flatten(a,start_dim=1)

print("a_view = ", a_view)
print("="*30)
print("a_flatten = ", a_flatten)

# 输出为：
a_view =  tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]], dtype=torch.int32)
==============================
a_flatten =  tensor([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]], dtype=torch.int32)

lxml.etree

文档格式化方法	类型type	根节点	编码方式	xpath
etree.HTML()		html	(X.encode(‘utf-8’))	支持
etree.fromstring()		原文档节点	(X.encode(‘utf-8’))	支持
etree.tostring()		无	无	不支持

表格解读：
1.从三者的类型上可以看到，etree.HTML()和etree.fromstring()都是属于同一种“class类”，这个类型才会支持使用xpath。也就说etree.tostring()是“字节bytes类”，不能使用xpath！

2.从根节点看，etree.HTML()的文档格式已经变成html类型，所以根节点自然就是html标签【这属于html方面的知识点，不清楚的朋友可以查资料了解】
但是，etree.fromstring()的根节点还是原文档中的根节点，说明这种格式化方式并不改变原文档的整体结构，我比较推荐使用这种方式进行文档格式化，因为这样有利于我们有时使用xpath的绝对路径方式查找信息！
而etree.tostring()是没有所谓的根节点的，因为这个方法得到的文档类型是‘bytes’类，其实里面的tostring，我们可以理解成to_bytes，这样可以帮助理解记忆。

3.从编码方式上看，etree.HTML()和etree.fromstring()的括号内参数都要以“utf-8”的方式进行编码！表格中的X是表示用read()方法之后的原文档内容。

为了理解，下面举个实例：

# xml 文件
<annotation>
	<folder>VOC2012</folder>
	<filename>2008_000054.jpg</filename>
	<source>
		<database>The VOC2008 Database</database>
		<annotation>PASCAL VOC2008</annotation>
		<image>flickr</image>
	</source>
	<size>
		<width>500</width>
		<height>333</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>bird</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>284</xmin>
			<ymin>100</ymin>
			<xmax>318</xmax>
			<ymax>184</ymax>
		</bndbox>
		<difficult>0</difficult>
	</object>
	<object>
		<name>bird</name>
		<pose>Right</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>112</xmin>
			<ymin>146</ymin>
			<xmax>198</xmax>
			<ymax>209</ymax>
		</bndbox>
		<difficult>0</difficult>
	</object>
</annotation>

from lxml import etree
import os
root = "D:\\PythonTemp\\FasterR_CNN\\VOCdevkit\\VOC2012"
annotations_root = os.path.join(root, "Annotations")
txt_path = os.path.join(root, "ImageSets", "Main", "train.txt")

xml_path = os.path.join(annotations_root, "2008_000054.xml")
with open(xml_path) as f_xml:
    # 这里读取的是每一个 .xml 的信息
    xml_str = f_xml.read()
xml = etree.fromstring(xml_str)
print("len(xml) = ", len(xml))

def parse_xml_to_dict(xml):
    if len(xml) == 0:
        return {xml.tag: xml.text}

    result = {}
    for child in xml:
        child_result = parse_xml_to_dict(child)
        if child.tag != "object":
            result[child.tag] = child_result[child.tag]
        else:
            if child.tag not in result:
                result[child.tag] = []
            result[child.tag].append(child_result[child.tag])
    return {xml.tag: result}


data = parse_xml_to_dict(xml)
print(data)      

参数初始化

net = nn.Sequential(nn.Flatten(), 
                   nn.Linear(784, 256),
                   nn.ReLU(),
                   nn.Linear(256, 10))
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)
        
net.apply(init_weights)

数据增加维度

numpy操作

import numpy as np

x = np.arange(16).reshape(8, 2)
x = x[:, None]
print(x.shape)

y = np.arange(20).reshape(10, 2)
y = y[None]
print(y.shape)

z = np.arange(24).reshape(12, 2)
z = z[:, :, None]
print(z.shape)

# 输出为：
(8, 1, 2)
(1, 10, 2)
(12, 2, 1)

torch操作

img = cv2.imread(img_path)
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

np.maximum() np.minimum()

这两个格式都是 np.maximum(x1, x2)

并且 x1.shape == x2.shape，如果不相等，会通过broadcast变成形状相同的

x = np.array([[2, 4], [3, 5]])
y = np.array([[3, 7]])
# 这里x.shape != y.shape，所以y通过broadcasting变成 np.array([[3, 7], [3, 7]])
print(np.maximum(x, y))

# 输出为：
[[3 7]
 [3 7]]

2 vs 3  4 vs 7  3 vs 3  5 vs 7