如何评价PyTorch？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何评价PyTorch？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 明敏 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。
这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：
这到底是不是一个bug？
在Reddit上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现
对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？
欢迎评论区留言讨论～
参考链接：
[1]https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/
[3]https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638
— 完 —
《动手学深度学习》softmax回归(PyTorch版)
softmax-regression
前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。
对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。
1 分类问题
让我们考虑一个简单的图像分类问题，其输入图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4像素分别记为 x 1 , x 2 , x 3 , x 4 x_1, x_2, x_3, x_4 x1,x2,x3,x4。假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4像素表示出这3种动物），这些标签分别对应离散值 y 1 , y 2 , y 3 y_1, y_2, y_3 y1,y2,y3。
我们通常使用离散的数值来表示类别，例如 y 1 = 1 , y 2 = 2 , y 3 = 3 y_1=1, y_2=2, y_3=3 y1=1,y2=2,y3=3。如此，一张图像的标签为1、2和3这3个数值中的一个。
虽然我们仍然可以使用回归模型来进行建模，并将预测值就近定点化到1、2和3这3个离散值之一，但这种连续值到离散值的转化通常会影响到分类质量。因此我们一般使用更加适合离散值输出的模型来解决分类问题。
2 softmax回归模型
softmax回归跟线性回归一样将输入特征与权重做线性叠加。与线性回归的一个主要不同在于，softmax回归的输出值个数等于标签里的类别数。因为一共有4种特征和3种输出动物类别，所以权重包含12个标量（带下标的 w w w）、偏差包含3个标量（带下标的 b b b），且对每个输入计算 o 1 , o 2 , o 3 o_1, o_2, o_3 o1,o2,o3这3个输出：
o 1 = x 1 w 11 + x 2 w 21 + x 3 w 31 + x 4 w 41 + b 1 , o 2 = x 1 w 12 + x 2 w 22 + x 3 w 32 + x 4 w 42 + b 2 , o 3 = x 1 w 13 + x 2 w 23 + x 3 w 33 + x 4 w 43 + b 3 . \\begin{aligned} o_1 &= x_1 w_{11} + x_2 w_{21} + x_3 w_{31} + x_4 w_{41} + b_1,\\\\ o_2 &= x_1 w_{12} + x_2 w_{22} + x_3 w_{32} + x_4 w_{42} + b_2,\\\\ o_3 &= x_1 w_{13} + x_2 w_{23} + x_3 w_{33} + x_4 w_{43} + b_3. \\end{aligned} o1o2o3=x1w11+x2w21+x3w31+x4w41+b1,=x1w12+x2w22+x3w32+x4w42+b2,=x1w13+x2w23+x3w33+x4w43+b3.
图3.2用神经网络图描绘了上面的计算。softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。
由于每个输出 o 1 , o 2 , o 3 o_1, o_2, o_3 o1,o2,o3的计算都要依赖于所有的输入 x 1 , x 2 , x 3 , x 4 x_1, x_2, x_3, x_4 x1,x2,x3,x4，softmax回归的输出层也是一个全连接层。
图3.2 softmax回归是一个单层神经网络
既然分类问题需要得到离散的预测输出，一个简单的办法是将输出值 o i o_i oi当作预测类别是 i i i的置信度，并将值最大的输出所对应的类作为预测输出，即输出 arg max i o i \\underset{i}{\\arg\\max} o_i iargmaxoi。例如，如果 o 1 , o 2 , o 3 o_1,o_2,o_3 o1,o2,o3分别为 0.1 , 10 , 0.1 0.1,10,0.1 0.1,10,0.1，由于 o 2 o_2 o2最大，那么预测类别为2，其代表猫。
然而，直接使用输出层的输出有两个问题。一方面，由于输出层的输出值的范围不确定，我们难以直观上判断这些值的意义。例如，刚才举的例子中的输出值10表示“很置信”图像类别为猫，因为该输出值是其他两类的输出值的100倍。但如果 o 1 = o 3 = 1 0 3 o_1=o_3=10^3 o1=o3=103，那么输出值10却又表示图像类别为猫的概率很低。另一方面，由于真实标签是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值之间的误差难以衡量。
softmax运算符（softmax operator）解决了以上两个问题。它通过下式将输出值变换成值为正且和为1的概率分布：
y ^ 1 , y ^ 2 , y ^ 3 = softmax ( o 1 , o 2 , o 3 ) \\hat{y}_1, \\hat{y}_2, \\hat{y}_3 = \\text{softmax}(o_1, o_2, o_3) y^1,y^2,y^3=一文弄懂pytorch搭建网络流程+多分类评价指标