干货|如何从TensorFlow转入PyTorch

Posted 2021-05-02 CUDATEK酷达智能

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当我第一次尝试学习 PyTorch 时，没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比，我很难弄清 PyTorch 的核心要领。但是随后不久，PyTorch 发布了一个新版本，我决定重新来过。在第二次的学习中，我开始了解这个框架的易用性。在本文中，我会简要解释 PyTorch 的核心概念，为你转入这个框架提供一些必要的动力。其中包含了一些基础概念，以及先进的功能如学习速率调整、自定义层等等。

yTorch 的易用性如何？

Andrej Karpathy 是这样评价的

资源

 

首先要知道的是：PyTorch 的主目录和教程是分开的。而且因为开发和版本更新的速度过快，有时候两者之间并不匹配。所以你需要不时查看源代码：http://pytorch.org/tutorials/。

 

当然，目前网络上已有了一些 PyTorch 论坛，你可以在其中询问相关的问题，并很快得到回复：https://discuss.pytorch.org/。

 

把 PyTorch 当做 NumPy 用

 

让我们先看看 PyTorch 本身，其主要构件是张量——这和 NumPy 看起来差不多。这种性质使得 PyTorch 可支持大量相同的 API，所以有时候你可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利，以便你可以快速进行数据预处理，或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易，反之亦然。让我们看看如下代码：

从张量到变量

 

张量是 PyTorch 的一个完美组件，但是要想构建神经网络这还远远不够。反向传播怎么办？当然，我们可以手动实现它，但是真的需要这样做吗？幸好还有自动微分。为了支持这个功能，PyTorch 提供了变量，它是张量之上的封装。如此，我们可以构建自己的计算图，并自动计算梯度。每个变量实例都有两个属性：包含初始张量本身的.data，以及包含相应张量梯度的.grad

你也许注意到我们手动计算了自己的梯度，这样看起来很麻烦，我们能使用优化器吗？当然。

并不是所有的变量都可以自动更新。但是你应该可以从最后一段代码中看到重点：我们仍然需要在计算新梯度之前将它手动归零。这是 PyTorch 的核心理念之一。有时我们会不太明白为什么要这么做，但另一方面，这样可以让我们充分控制自己的梯度。

 

静态图 vs 动态图

 

PyTorch 和 TensorFlow 的另一个主要区别在于其不同的计算图表现形式。TensorFlow 使用静态图，这意味着我们是先定义，然后不断使用它。在 PyTorch 中，每次正向传播都会定义一个新计算图。在开始阶段，两者之间或许差别不是很大，但动态图会在你希望调试代码，或定义一些条件语句时显现出自己的优势。就像你可以使用自己最喜欢的 debugger 一样！

 

你可以比较一下 while 循环语句的下两种定义——第一个是 TensorFlow 中，第二个是 PyTorch 中：

看起来第二种方法比第一个简单多了，你觉得呢？

 

模型定义

 

现在我们看到，想在 PyTorch 中创建 if/else/while 复杂语句非常容易。不过让我们先回到常见模型中，PyTorch 提供了非常类似于 Keras 的、即开即用的层构造函数：

 

神经网络包（nn）定义了一系列的模块，它可以粗略地等价于神经网络的层。模块接收输入变量并计算输出变量，但也可以保存内部状态，例如包含可学习参数的变量。nn 包还定义了一组在训练神经网络时常用的损失函数。

如果你想要构建复杂的模型，我们可以将 nn.Module 类子类化。当然，这两种方式也可以互相结合。

在__init__方法中，我们需要定义之后需要使用的所有层。在正向方法中，我们需要提出如何使用已经定义的层的步骤。而在反向传播上，和往常一样，计算是自动进行的。

 

自定义层

 

如果我们想要定义一些非标准反向传播模型要怎么办？这里有一个例子——XNOR 网络：

在这里我们不会深入细节，如果你对它感兴趣，可以参考一下原始论文：

https://arxiv.org/abs/1603.05279

 

与我们问题相关的是反向传播需要权重必须介于-1 到 1 之间。在 PyTorch 中，这可以很容易实现：

正如你所见，我们应该只定义两种方法：一个为正向传播，一个为反向传播。如果我们需要从正向通道访问一些变量，我们可以将它们存储在 ctx 变量中。注意：在此前的 API 正向/反向传播不是静态的，我们存储变量需要以 self.save_for_backward(input) 的形式，并以 input, _ = self.saved_tensors 的方式接入。

 

在 CUDA 上训练模型

 

我们曾经讨论过传递一个张量到 CUDA 上。但如果希望传递整个模型，我们可以通过调用.cuda() 来完成，并将每个输入变量传递到.cuda() 中。在所有计算后，我们需要用返回.cpu() 的方法来获得结果。

 

同时，PyTorch 也支持在源代码中直接分配设备：

因为有些时候我们想在 CPU 和 GPU 中运行相同的模型，而无需改动代码，我们会需要一种封装：

权重初始化

 

在 TesnorFlow 中权重初始化主要是在张量声明中进行的。PyTorch 则提供了另一种方法：首先声明张量，随后在下一步里改变张量的权重。权重可以用调用 torch.nn.init 包中的多种方法初始化为直接访问张量的属性。这个决定或许并不直接了当，但当你希望初始化具有某些相同初始化类型的层时，它就会变得有用。

反向排除子图

 

有时，当你希望保留模型中的某些层或者为生产环境做准备的时候，禁用某些层的自动梯度机制非常有用。在这种思路下，PyTorch 设计了两个 flag：requires_grad 和 volatile。第一个可以禁用当前层的梯度，但子节点仍然可以计算。第二个可以禁用自动梯度，同时效果沿用至所有子节点。

训练过程

 

当然，PyTorch 还有一些其他卖点。例如你可以设定学习速率，让它以特定规则进行变化。或者你可以通过简单的训练标记允许/禁止批规范层和 dropout。如果你想要做的话，让 CPU 和 GPU 的随机算子不同也是可以的。

同时，你也可以添加模型信息，或存储/加载一小段代码。如果你的模型是由 OrderedDict 或基于类的模型字符串，它的表示会包含层名。

根据 PyTorch 文档，用 state_dict() 的方式存储文档更好。

 

记录

 

训练过程的记录是一个非常重要的部分。不幸的是，PyTorch 目前还没有像 Tensorboard 这样的东西。所以你只能使用普通文本记录 Python 了，你也可以试试一些第三方库：

logger：https://github.com/oval-group/logger

Crayon：https://github.com/torrvision/crayon

tensorboard_logger：

https://github.com/TeamHG-Memex/tensorboard_logger

tensorboard-pytorch：

https://github.com/lanpa/tensorboard-pytorch

Visdom：

https://github.com/facebookresearch/visdom

掌控数据

你可能会记得 TensorFlow 中的数据加载器，甚至想要实现它的一些功能。对于我来说，我花了四个小时来掌握其中所有管道的执行原理。

首先，我想在这里添加一些代码，但我认为上图足以解释它的基础理念了。

PyTorch 开发者不希望重新发明轮子，他们只是想要借鉴多重处理。为了构建自己的数据加载器，你可以从 torch.utils.data.Dataset 继承类，并更改一些方法：

有两件事你需要事先知道：

 

1. PyTorch 的图维度和 TensorFlow 的不同。前者的是 [Batch_size × channels × height × width] 的形式。但如果你没有通过预处理步骤 torchvision.transforms.ToTensor() 进行交互，则可以进行转换。在 transforms 包中还有很多有用小工具。

 

2. 你很可能会使用固定内存的 GPU，对此，你只需要对 cuda() 调用额外的标志 async = True，并从标记为 pin_memory = True 的 DataLoader 中获取固定批次。

 

最终架构

 

现在我们了解了模型、优化器和很多其他细节。是时候来个总结了：

这里有一段用于解读的伪代码：

结论

 

希望本文可以让你了解 PyTorch 的如下特点：

· 

它可以用来代替 Numpy

它的原型设计非常快

调试和使用条件流非常简单

有很多方便且开箱即用的工具

· 

 

PyTorch 是一个正在快速发展的框架，背靠一个富有活力的社区。现在是尝试 PyTorch 的好时机。

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