超简单！pytorch入门教程（二）：Autograd

Posted 2023-04-08

参考技术A 假如我们有一个向量 x =(1,1)当成input，经过一系列运算得到了output变量y，如下图所示：

我们想要求y关于x的微分时，pytorch会帮我们自动求解。

我们之所以可以实现autograd多亏了Variable和Function这两种数据类型的功劳。要进行autograd必需先将tensor数据包成Variable。Varibale和tensor基本一致，所区别在于多了下面几个属性。

variable和function它们是彼此不分开的，先上图：

如图，假设我们有一个输入变量input（数据类型为Variable）input是用户输入的，所以其创造者creator为null值，input经过第一个数据操作operation1（比如加减乘除运算）得到output1变量（数据类型仍为Variable），这个过程中会自动生成一个function1的变量（数据类型为Function的一个实例），而output1的创造者就是这个function1。随后，output1再经过一个数据操作生成output2，这个过程也会生成另外一个实例function2，output2的创造者creator为function2。

在这个向前传播的过程中，function1和function2记录了数据input的所有操作历史，当output2运行其backward函数时，会使得function2和function1自动反向计算input的导数值并存储在grad属性中。

creator为null的变量才能被返回导数，比如input，若把整个操作流看成是一张图（Graph）,那么像input这种creator为null的被称之为图的叶子（graph leaf）。而creator非null的变量比如output1和output2，是不能被返回导数的，它们的grad均为0。 所以只有叶子节点才能被autograd。

超简单！pytorch入门教程：准备图片数据集

在训练神经网络之前，我们必须有数据，作为资深伸手党，必须知道以下几个数据提供源：

一、CIFAR-10

CIFAR-10图片样本截图

CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，一共有10种图片分类，均进行了标注。适合监督式学习。CIFAR-10数据下载页面

二、ImageNet

imagenet首页

ImageNet首页

三、ImageFolder

imagefolder首页

ImageFolder首页

四、LSUN Classification

LSUN Classification

LSUN 图片下载地址

五、COCO (Captioning and Detection)

coco首页

COCO首页地址

六、我们进入正题

为了方便加载以上五种数据库的数据，pytorch团队帮我们写了一个torchvision包。使用torchvision就可以轻松实现数据的加载和预处理。

我们以使用CIFAR10为例：

导入torchvision的库：

import torchvision

import torchvision.transforms as transforms  # transforms用于数据预处理

使用datasets.CIFAR10()函数加载数据库。CIFAR10有60000张图片，其中50000张是训练集，10000张是测试集。

#训练集，将相对目录./data下的cifar-10-batches-py文件夹中的全部数据（50000张图片作为训练数据）加载到内存中，若download为True时，会自动从网上下载数据并解压trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root=‘./data‘, train=True, download=False, transform=None)

下面简单讲解root、train、download、transform这四个参数

1.root，表示cifar10数据的加载的相对目录

2.train，表示是否加载数据库的训练集，false的时候加载测试集

3.download，表示是否自动下载cifar数据集

4.transform，表示是否需要对数据进行预处理，none为不进行预处理

由于美帝路途遥远，靠命令台进程下载100多M的数据速度很慢，所以我们可以自己去到cifar10的官网上把CIFAR-10 python version下载下来，然后解压为cifar-10-batches-py文件夹，并复制到相对目录./data下。（若设置download=True，则程序会自动从网上下载cifar10数据到相对目录./data下，但这样小伙伴们可能要等一个世纪了），并对训练集进行加载（train=True）。

 

如图所示，在脚本文件下建一个data文件夹，然后把数据集文件夹丢到里面去就好了，注意cifar-10-batches-py文件夹名字不能自己任意改。

我们在写完上面三行代码后，在写一行print一下trainset的大小看看：

print len(trainset)

#结果：50000

我们在训练神经网络时，使用的是mini-batch（一次输入多张图片），所以我们在使用一个叫DataLoader的工具为我们将50000张图分成每四张图一分，一共12500份的数据包。

#将训练集的50000张图片划分成12500份，每份4张图，用于mini-batch输入。shffule=True在表示不同批次的数据遍历时，打乱顺序（这个需要在训练神经网络时再来讲）。num_workers=2表示使用两个子进程来加载数据

import torch

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)

那么我们就写下了这几行代码：

print的结果为50000和12500

下面我们需要对数据进行预处理，什么是预处理？为什么要预处理？如果不知道的小盆友可以看看下面几个链接，或许对你有帮助。神经网络为什么要归一化，深度学习-----数据预处理。还无法理解也没关系，只要记住，预处理会帮助我们加快神经网络的训练。

在pytorch中我们预处理用到了transforms函数：

transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),])

compose函数会将多个transforms包在一起。

我们的transforms有好几种，例如transforms.ToTensor(), transforms.Scale()等，完整列表在这。好好学习吧！

我只讲现在用到了两种：

1.ToTensor是指把PIL.Image(RGB) 或者numpy.ndarray(H x W x C) 从0到255的值映射到0到1的范围内，并转化成Tensor格式。

2.Normalize(mean，std)是通过下面公式实现数据归一化

channel=（channel-mean）/std

那么经过上面两个转换一折腾，我们的数据中的每个值就变成了[-1,1]的数了。

1到22行，我们从硬盘中读取数据，并将数据预处理（第13行，transform=transform），然后转换成4张图为一批的数据结构。26行到47行，为我们显示出一个图片例子，可有可无，不再作代码解释。

源代码下载

 

 

 

 

更多torchvision加载其他数据库方法

作者：Zen_君
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來源：简书
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