PyTorch – 逻辑回归

data

首先导入torch里面专门做图形处理的一个库，torchvision，根据官方安装指南，你在安装pytorch的时候torchvision也会安装。

我们需要使用的是torchvision.transforms和torchvision.datasets以及torch.utils.data.DataLoader

首先DataLoader是导入图片的操作，里面有一些参数，比如batch_size和shuffle等，默认load进去的图片类型是PIL.Image.open的类型，如果你不知道PIL，简单来说就是一种读取图片的库

torchvision.transforms里面的操作是对导入的图片做处理，比如可以随机取(50, 50)这样的窗框大小，或者随机翻转，或者去中间的(50, 50)的窗框大小部分等等，但是里面必须要用的是transforms.ToTensor()，这可以将PIL的图片类型转换成tensor，这样pytorch才可以对其做处理

torchvision.datasets里面有很多数据类型，里面有官网处理好的数据，比如我们要使用的MNIST数据集，可以通过torchvision.datasets.MNIST()来得到，还有一个常使用的是torchvision.datasets.ImageFolder()，这个可以让我们按文件夹来取图片，和keras里面的flow_from_directory()类似，具体的可以去看看官方文档的介绍。

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# 定义超参数 batch_size = 32 learning_rate = 1e-3 num_epoches = 100 # 下载训练集 MNIST 手写数字训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root=\'./data\', train=True,                                transform=transforms.ToTensor(),                                download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root=\'./data\', train=False,                               transform=transforms.ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

以上就是我们对图片数据的读取操作

model

之前讲过模型定义的框架，废话不多说，直接上代码

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class Logstic_Regression(nn.Module):     def __init__(self, in_dim, n_class):         super(Logstic_Regression, self).__init__()         self.logstic = nn.Linear(in_dim, n_class)     def forward(self, x):         out = self.logstic(x)         return out model = Logstic_Regression(28*28, 10)  # 图片大小是28x28

我们需要向这个模型传入参数，第一个参数定义为数据的维度，第二维数是我们分类的数目。

接着我们可以在gpu上跑模型，怎么做呢？

首先可以判断一下你是否能在gpu上跑

1	torh.cuda.is_available()

如果返回True就说明有gpu支持

接着你只需要一个简单的命令就可以了

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model = model.cuda() 或者 model.cuda()

然后需要定义loss和optimizer

1 2	criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

这里我们使用的loss是交叉熵，是一种处理分类问题的loss，optimizer我们还是使用随机梯度下降

train

接着就可以开始训练了

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for epoch in range(num_epoches):     print(\'epoch {}\'.format(epoch 1))     print(\'*\'*10)     running_loss = 0.0     running_acc = 0.0     for i, data in enumerate(train_loader, 1):         img, label = data         img = img.view(img.size(0), -1)  # 将图片展开成 28x28         if use_gpu:             img = Variable(img).cuda()             label = Variable(label).cuda()         else:             img = Variable(img)             label = Variable(label)         # 向前传播         out = model(img)         loss = criterion(out, label)         running_loss  = loss.data[0] * label.size(0)         _, pred = torch.max(out, 1)         num_correct = (pred == label).sum()         running_acc  = num_correct.data[0]         # 向后传播         optimizer.zero_grad()         loss.backward()         optimizer.step()

注意我们如果将模型放到了gpu上，相应的我们的Variable也要放到gpu上，也很简单

1 2	img = Variable(img).cuda() label = Variable(label).cuda()

然后可以测试模型，过程与训练类似，只是注意要将模型改成测试模式

1	model.eval()

这是跑完100 epoch的结果

具体的结果多久打印一次，如何打印可以自己在for循环里面去设计。

相关代码：pytorch-beginner: pytorch-beginner