【深度学习】实验12 使用PyTorch训练模型

文章目录

  • 使用PyTorch训练模型
    • 1. 线性回归类
    • 2. 创建数据集
    • 3. 训练模型
    • 4. 测试模型
  • 附:系列文章

使用PyTorch训练模型

PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它是一个开源的机器学习框架,由Facebook公司于2016年开源。它提供了构建动态计算图的功能,可以更自然地使用Python语言编写深度神经网络的程序,具有易于使用、灵活、高效等特点,被广泛应用于深度学习任务中。

PyTorch的核心是动态计算图(Dynamic Computational Graph),这意味着计算图是在运行时动态生成的,而不是预先编译好的。这个特点使得PyTorch具有高度的灵活性,可以更加轻松地进行实验和调试。同时,它也有一个静态计算图模块,可以用于生产环境中,提高计算效率。

另外,PyTorch的另一个特点是它的张量计算。张量是PyTorch中的核心数据结构,类似于NumPy中的数组。PyTorch支持GPU加速,可以使用GPU进行张量计算,大大提高了计算效率。同时,它也支持自动求导功能,可以自动计算张量的梯度,使得深度学习的模型训练更加便捷。

PyTorch还提供了丰富的模型库,包括经典的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN),以及各种领域的预训练模型,如自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV),可以快速搭建和训练模型。

PyTorch也具有良好的社区支持。它的文档详细且易于理解,社区提供了大量的示例和教程,可以帮助用户更好地学习和使用PyTorch。同时,PyTorch还有一个活跃的开发团队,定期发布新的版本,修复bug和增加新的特性,保证了PyTorch的稳定性和可用性。

总的来说,PyTorch是一个强大、灵活、易于使用的机器学习框架,具有良好的社区支持和广泛的应用领域,能够满足不同用户的需求。随着人工智能的不断发展,PyTorch的应用将会更加广泛。

1. 线性回归类

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class LinearRegression(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
        self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.01)
        self.loss_function = torch.nn.MSELoss()
    
    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out
   
    def train(self, data, model_save_path='model.path'):
        x = data["x"]
        y = data["y"]
        for epoch in range(10000):
            prediction = self.forward(x)
            loss = self.loss_function(prediction, y)
            self.optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer.step()
            if epoch % 100 == 0:
                print("epoch:{}, loss is:{}".format(epoch, loss.item()))
        torch.save(self.state_dict(), "linear.pth")
    def test(self, x, model_path="linear.pth"):
        x = data["x"]
        y = data["y"]
        self.load_state_dict(torch.load(model_path))
        prediction = self.forward(x)
        plt.scatter(x.numpy(), y.numpy(), c=x.numpy())
        plt.plot(x.numpy(), prediction.detach().numpy(), color="r")
        plt.show()

该Python代码实现了一个简单的线性回归模型,并进行了训练和测试。

首先,导入了PyTorch、NumPy和Matplotlib.pyplot库。

接下来,定义了一个名为LinearRegression的类,它是一个继承自torch.nn.Module的类,因此可以利用PyTorch的自动求导和优化功能。在该类的初始化方法中,定义了一个torch.nn.Linear对象,它表示一个全连接层,输入大小为1,输出大小为1;并定义了一个torch.optim.SGD对象,它表示随机梯度下降法的优化器,学习率为0.01;以及一个torch.nn.MSELoss对象,它表示均方误差损失函数。

接下来,定义了一个名为forward的方法,它表示前向传递过程,即对输入进行线性变换,得到输出。

然后,定义了一个名为train的方法,它接受一个数据字典和一个模型保存路径作为输入。该方法首先从数据字典中获取输入数据x和输出数据y,然后进行10000次迭代训练。在每次迭代中,先将输入数据x送入模型中得到预测输出prediction,然后计算预测输出和真实输出之间的均方误差损失loss,并进行反向传播和参数优化。每100次迭代打印一次损失值。最后将模型参数保存到指定的文件路径中。

最后,定义了一个名为test的方法,它接受一个输入数据x和一个模型保存路径作为输入。该方法首先从文件中加载训练好的模型参数,然后将输入数据x送入模型中得到预测输出prediction,并将预测输出和真实输出以及输入数据可视化展示出来。

总之,这段代码实现了一个简单的线性回归模型,并可以通过train方法进行训练,通过test方法进行测试和可视化展示。

2. 创建数据集

def create_linear_data(nums_data, if_plot=False):
    x = torch.linspace(0, 1, nums_data)
    x = torch.unsqueeze(x, dim = 1)
    k = 2
    y = k * x + torch.rand(x.size())
    if if_plot:
        plt.scatter(x.numpy(), y.numpy(), c=x.numpy())
        plt.show()
    data = {"x":x, "y":y}
    return data
data = create_linear_data(300, if_plot=True)

【深度学习】实验12 使用PyTorch训练模型_第1张图片

3. 训练模型

model = LinearRegression()
model.train(data)
   epoch:0, loss is:3.8653182983398438
   epoch:100, loss is:0.31251025199890137
   epoch:200, loss is:0.2438090741634369
   epoch:300, loss is:0.20671892166137695
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   epoch:700, loss is:0.12706983089447021
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   epoch:9800, loss is:0.08481434732675552
   epoch:9900, loss is:0.08481434732675552
model.test(data)

4. 测试模型

【深度学习】实验12 使用PyTorch训练模型_第2张图片

附:系列文章

序号 文章目录 直达链接
1 波士顿房价预测 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132181950
2 鸢尾花数据集分析 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182057
3 特征处理 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182165
4 交叉验证 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182238
5 构造神经网络示例 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182341
6 使用TensorFlow完成线性回归 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182417
7 使用TensorFlow完成逻辑回归 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182496
8 TensorBoard案例 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182584
9 使用Keras完成线性回归 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182723
10 使用Keras完成逻辑回归 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132182795
11 使用Keras预训练模型完成猫狗识别 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132243928
12 使用PyTorch训练模型 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132243989
13 使用Dropout抑制过拟合 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244111
14 使用CNN完成MNIST手写体识别(TensorFlow) https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244499
15 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras) https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244552
16 使用CNN完成MNIST手写体识别(PyTorch) https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244641
17 使用GAN生成手写数字样本 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132244764
18 自然语言处理 https://want595.blog.csdn.net/article/details/132276591

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