Pytorch 深度学习建模流程总结

大家好，本节就将Pytorch深度学习构建神经网络需要的所有的零碎知识点串联起来，帮助大家梳理神经网络训练的架构。

一般我们训练神经网络有以下步骤：

1. 导入库

2. 设置训练参数的初始值

3. 导入数据集并制作数据集

4. 定义神经网络架构

5. 定义训练流程

6. 训练模型

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以下，我就将上述步骤使用代码进行注释讲解：

1 导入库

import torch  
from torch import nn  
from torch.nn import functional as F  
from torch import optim  
from torch.utils.data import DataLoader, DataLoader  
import torchvision  
import torchvision.transforms as transforms  

2 设置初始值

# 学习率  
lr = 0.15  
# 优化算法参数  
gamma = 0.8  
# 每次小批次训练个数  
bs = 128  
# 整体数据循环次数  
epochs = 10  

3 导入并制作数据集

本次我们使用FashionMNIST图像数据集，每个图像是一个28*28的像素数组，共有10个衣物类别，比如连衣裙、运动鞋、包等。

# 导入数据集  
mnist = torchvision.datasets.FashionMNIST(  
    root = './Datastes'  
    , train = True  
    , download = True  
    , transform = transforms.ToTensor())  
      
# 制作数据集  
batchdata = DataLoader(mnist  
                       , batch_size = bs  
                       , shuffle = True  
                       , drop_last = False)  

我们可以对数据进行检查：

for x, y in batchdata:  
    print(x.shape)  
    print(y.shape)  
    break  
  
# torch.Size([128, 1, 28, 28])  
# torch.Size([128])  

可以看到一个batch中有128个样本，每个样本的维度是1*28*28。

之后我们确定模型的输入维度与输出维度：

# 输入的维度  
input_ = mnist.data[0].numel()  
# 784  
  
# 输出的维度  
output_ = len(mnist.targets.unique())  
# 10  

4 定义神经网络架构

先使用一个128个神经元的全连接层，然后用relu激活函数，再将其结果映射到标签的维度，并使用softmax进行激活。

# 定义神经网络架构  
class Model(nn.Module):  
    def __init__(self, in_features, out_features):  
        super().__init__()  
        self.linear1 = nn.Linear(in_features, 128, bias = True)  
        self.output = nn.Linear(128, out_features, bias = True)  
      
    def forward(self, x):  
        x = x.view(-1, 28*28)  
        sigma1 = torch.relu(self.linear1(x))  
        sigma2 = F.log_softmax(self.output(sigma1), dim = -1)  
        return sigma2  

5 定义训练流程

在实际应用中，我们一般会将训练模型部分封装成一个函数，而这个函数可以继续细分为以下几步：

1. 定义损失函数与优化器

2. 完成向前传播

3. 计算损失

4. 反向传播

5. 梯度更新

6. 梯度清零

在此六步核心操作的基础上，我们通常还需要对模型的训练进度、损失值与准确度进行监视。注释代码如下：

# 封装训练模型的函数  
def fit(net, batchdata, lr, gamma, epochs):  
# 参数：模型架构、数据、学习率、优化算法参数、遍历数据次数  
  
    # 5.1 定义损失函数  
    criterion = nn.NLLLoss()  
    # 5.1 定义优化算法  
    opt = optim.SGD(net.parameters(), lr = lr, momentum = gamma)  
      
    # 监视进度：循环之前，一个样本都没有看过  
    samples = 0  
    # 监视准确度：循环之前，预测正确的个数为0  
    corrects = 0  
      
    # 全数据训练几次  
    for epoch in range(epochs):  
        # 对每个batch进行训练  
        for batch_idx, (x, y) in enumerate(batchdata):  
            # 保险起见，将标签转为1维，与样本对齐  
            y = y.view(x.shape[0])  
              
            # 5.2 正向传播  
            sigma = net.forward(x)  
            # 5.3 计算损失  
            loss = criterion(sigma, y)  
            # 5.4 反向传播  
            loss.backward()  
            # 5.5 更新梯度  
            opt.step()  
            # 5.6 梯度清零  
            opt.zero_grad()  
              
            # 监视进度：每训练一个batch，模型见过的数据就会增加x.shape[0]  
            samples += x.shape[0]  
              
            # 求解准确度：全部判断正确的样本量/已经看过的总样本量  
            # 得到预测标签  
            yhat = torch.max(sigma, -1)[1]  
            # 将正确的加起来  
            corrects += torch.sum(yhat == y)  
              
            # 每200个batch和最后结束时，打印模型的进度  
            if (batch_idx + 1) % 200 == 0 or batch_idx == (len(batchdata) - 1):  
                # 监督模型进度  
                print("Epoch{}:[{}/{} {: .0f}%], Loss:{:.6f}, Accuracy:{:.6f}".format(  
                    epoch + 1  
                    , samples  
                    , epochs*len(batchdata.dataset)  
                    , 100*samples/(epochs*len(batchdata.dataset))  
                    , loss.data.item()  
                    , float(100.0*corrects/samples)))  

6 训练模型

# 设置随机种子  
torch.manual_seed(51)  
  
# 实例化模型  
net = Model(input_, output_)  
  
# 训练模型  
fit(net, batchdata, lr, gamma, epochs)  
# Epoch1:[25600/600000  4%], Loss:0.524430, Accuracy:69.570312  
# Epoch1:[51200/600000  9%], Loss:0.363422, Accuracy:74.984375  
# ......  
# Epoch10:[600000/600000  100%], Loss:0.284664, Accuracy:85.771835  

现在我们已经用Pytorch训练了最基础的神经网络，并且可以查看其训练成果。大家可以将代码复制进行运行！

虽然没有用到复杂的模型，但是我们在每次建模时的基本思想都是一致的。

希望大家可以熟练掌握建模流程，有疑问欢迎大家留言或加我好友进行探讨~