PyTorch深度学习60分钟快速入门 Part3:神经网络

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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PyTorch深度学习60分钟快速入门 Part3:神经网络相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

神经网络可以通过使用torch.nn包来构建。

既然你已经了解了autograd,而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分。一个nn.Module包含多个网络层,以及一个返回输出的方法forward(input)

例如,查看下图中的对数字图片分类的网络:

这是一个简单的前馈网络。它接受输入,并将输入依次通过多个层,然后给出输出结果。
对于神经网络来说,一个经典的训练过程包括以下步骤:

  • 定义一个包含一些可学习的参数(或权重)的神经网络
  • 对输入数据集进行迭代
  • 通过网络处理输入
  • 计算损失函数(即输出距离正确值差多远)
  • 将梯度传播回网络参数
  • 更新网络的权重,通常使用一个简单的更新规则:weight = weight - learning_rate * gradient

0x01 定义网络

下面,我们定义该网络:

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution
        # kernel
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # an affine operation: y = Wx + b
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # Max pooling over a (2, 2) window
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # If the size is a square you can only specify a single number
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # all dimensions except the batch dimension
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features


net = Net()
print(net)

输出结果为:

Net(
  (conv1): Conv2d (1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d (6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10)
)

你只需要定义前向(forward)函数,而反向(backward)函数(梯度计算的位置)会使用autograd自动为你定义。你可以在前向函数中使用任何张量操作。

一个模型的可学习参数由net.parameters()返回。

params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size())  # conv1\'s .weight

输出结果:

10
torch.Size([6, 1, 5, 5])

前向输入是一个autograd.Variable,输出也是如此。注意:该网络(LeNet)的预期输入大小为32x32。要在MNIST数据集上使用该网络,需要将该数据集中的图片大小调整为32x32。

input = Variable(torch.randn(1, 1, 32, 32))
out = net(input)
print(out)

输出结果:

Variable containing:
 0.0023 -0.0613 -0.0397 -0.1123 -0.0397  0.0330 -0.0656 -0.1231  0.0412  0.0162
[torch.FloatTensor of size 1x10]

将所有参数的梯度缓冲区置为零,并使用随机梯度进行后向传播:

net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))

注意: torch.nn只支持小批量,整个torch.nn包都只支持小批量样本的输入,而不支持单个样本。例如,nn.Conv2d将接受一个4维的张量nSamples x nChannels x Height x Width。如果你只有单个样本,那么只需要使用input.unsqueeze(0)来添加一个假的批量维度。

在继续之前,让我们回顾一下你目前所见到的所有类。

简要回顾:

  • torch.Tensor:一个多维数组。
  • autograd.Variable:封装了一个张量和对该张量操作的记录历史。除了与张量具有相同的API外,还拥有一些如backward()等的操作。此外,还持有对张量的梯度w.r.t.。
  • nn.Module:神经网络模块。一种封装参数的便捷方式,并含有将参数移到GPU、导出、加载等的辅助功能。
  • nn.Parameter:一种变量,当作为一个属性分配给一个模块时,它会自动注册为一个参数。
  • autograd.Function:实现autograd操作的前向和后向定义。每个变量操作,至少创建一个单独的函数节点,连接到创建了一个变量的函数,并对其历史进行编码。

在本节,我们学习了以下内容:

  • 定义一个神经网络
  • 处理输入及后向调用

剩余技能:

  • 计算损失
  • 更新网络权重

0x02 损失函数(Loss Function)

损失函数接受(输出,目标)输入对,并计算一个值,该值能够评估输出与目标的偏差大小。

nn包中有几个不同的损失函数。一个简单的损失函数是nn.MSELoss,它会计算输入和目标之间的均方误差。

例如:

output = net(input)
target = Variable(torch.arange(1, 11))  # a dummy target, for example
criterion = nn.MSELoss()

loss = criterion(output, target)
print(loss)

输出结果:

Variable containing:
 38.8243
[torch.FloatTensor of size 1]

现在,如果你沿着后向跟踪损失,那么可以使用它的``.grad_fn`属性,你将会看到一个这样的计算图:

input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d
      -> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear
      -> MSELoss
      -> loss

所以,当我们调用loss.backward()时,整个计算图是对损失函数求微分后的,并且图中所有的变量将使自己的.grad变量与梯度进行累积。

为了便于展示,我们反向跟随几步:

print(loss.grad_fn)  # MSELoss
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0])  # Linear
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0])  # ReLU

输出结果:

<MseLossBackward object at 0x7fe4c18539e8>
<AddmmBackward object at 0x7fe3f5498550>
<ExpandBackward object at 0x7fe4c18539e8>

0x03 反向传播(Backprop)

为了反向传播误差,我们所要做的就是调用loss.backward()。不过,你需要清除现有的梯度,否则梯度就会累积到已有的梯度上。

现在我们应该调用loss.backward(),并在反向之前和之后查看conv1的偏差梯度。

net.zero_grad()     # zeroes the gradient buffers of all parameters

print(\'conv1.bias.grad before backward\')
print(net.conv1.bias.grad)

loss.backward()

print(\'conv1.bias.grad after backward\')
print(net.conv1.bias.grad)

输出结果:

conv1.bias.grad before backward
Variable containing:
 0
 0
 0
 0
 0
 0
[torch.FloatTensor of size 6]

conv1.bias.grad after backward
Variable containing:
1.00000e-02 *
  7.4571
 -0.4714
 -5.5774
 -6.2058
  6.6810
  3.1632
[torch.FloatTensor of size 6]

现在,我们已经看到了如何使用损失函数。

扩展阅读:
神经网络包中包含各种各样的模块和损失函数,它们构成了深度神经网络的构造块。完整的文档列表可以在这里查看。

唯一剩下的待学习的知识点:

  • 更新网络的权重

0x04 更新权重

在实践中使用的最简单的更新规则是随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent,SGD):
weight = weight - learning_rate * gradient
我们可以使用简单的python代码实现这一点:

learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():
    f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)

然而,当你使用神经网络时,你可能想使用各种不同的更新规则,如SGD、Nesterov-SGD、Adam、RMSProp等等。为了实现这一点,我们构建了一个小的工具包torch.optim,它实现了所有这些方法。使用它非常简单:

import torch.optim as optim

# create your optimizer
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# in your training loop:
optimizer.zero_grad()   # zero the gradient buffers
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()    # Does the update

注意:
要观察梯度是如何缓存的,需要手动调用optimizer.zero_grad()将缓冲器设置为0。这是因为梯度会累积,正如在“反向传播”一节中解释的那样。

脚本总运行时间:0分0.129秒。

以上是关于PyTorch深度学习60分钟快速入门 Part3:神经网络的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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(翻译)60分钟入门深度学习工具-PyTorch

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