使用Pytorch搭建模型

頎周發表於2020-10-25
PyTorch模型

　　本來是隻用Tenorflow的，但是因為TF有些Numpy特性並不支援，比如對陣列使用列表進行切片，所以只能轉戰Pytorch了（pytorch是支援的）。還好Pytorch比較容易上手，幾乎完美複製了Numpy的特性（但還有一些特性不支援），怪不得熱度上升得這麼快。

模型定義

　　和TF很像，Pytorch也通過繼承父類來搭建模型，同樣也是實現兩個方法。在TF中是__init__()和call()，在Pytorch中則是__init__()和forward()。功能類似，都分別是初始化模型內部結構和進行推理。其它功能比如計算loss和訓練函式，你也可以繼承在裡面，當然這是可選的。下面搭建一個判別MNIST手寫字的Demo，首先給出模型程式碼：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import torch 
from torch import nn,optim 
from torchsummary import summary  
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
device = torch.device('cuda')  #——————1——————
  
class ModelTest(nn.Module):
  def __init__(self,device):
    super().__init__() 
    self.layer1 = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,512),nn.ReLU())#——————2——————
    self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU()) 
    self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU())
    self.layer4 = nn.Sequential(nn.Linear(512,10),nn.Softmax())  

    self.to(device) #——————3——————
    self.opt = optim.SGD(self.parameters(),lr=0.01)#——————4——————
  def forward(self,inputs): #——————5——————
    x = self.layer1(inputs)
    x = self.layer2(x)
    x = self.layer3(x)
    x = self.layer4(x)
    return x 
  def get_loss(self,true_labels,predicts):  
    loss = -true_labels * torch.log(predicts)  #——————6——————
    loss = torch.mean(loss)
    return loss
  def train(self,imgs,labels): 
    predicts = model(imgs) 
    loss = self.get_loss(labels,predicts)
    self.opt.zero_grad()#——————7——————
    loss.backward()#——————8——————
    self.opt.step()#——————9——————
model = ModelTest(device)
summary(model,(1,28,28),3,device='cuda')  #——————10——————

　　#1：獲取裝置，以方便後面的模型與變數進行記憶體遷移，裝置名只有兩種：'cuda'和'cpu'。通常是在你有GPU的情況下需要這樣顯式進行裝置的設定，從而在需要時，你可以將變數從主存遷移到視訊記憶體中。如果沒有GPU，不獲取也沒事，pytorch會預設將引數都儲存在主存中。

　　#2：模型中層的定義，可以使用Sequential將想要統一管理的層集中表示為一層。

　　#3：在初始化中將模型引數遷移到GPU視訊記憶體中，加速運算，當然你也可以在需要時在外部執行model.to(device)進行遷移。

　　#4：定義模型的優化器，和TF不同，pytorch需要在定義時就將需要梯度下降的引數傳入，也就是其中的self.parameters()，表示當前模型的所有引數。實際上你不用擔心定義優化器和模型引數的順序問題，因為self.parameters()的輸出並不是模型引數的例項，而是整個模型引數物件的指標，所以即使你在定義優化器之後又定義了一個層，它依然能優化到。當然優化器你也可以在外部定義，傳入model.parameters()即可。這裡定義了一個隨機梯度下降。

　　#5：模型的前向傳播，和TF的call()類似，定義好model()所執行的就是這個函式。

　　#6：我將獲取loss的函式整合在了模型中，這裡計算的是真實標籤和預測標籤之間的交叉熵。

　　#7/8/9：在TF中，引數梯度是儲存在梯度帶中的，而在pytorch中，引數梯度是各自整合在對應的引數中的，可以使用tensor.grad來檢視。每次對loss執行backward()，pytorch都會將參與loss計算的所有可訓練引數關於loss的梯度疊加進去（直接相加）。所以如果我們沒有疊加梯度的意願的話，那就要在backward()之前先把之前的梯度刪除。又因為我們前面已經把待訓練的引數都傳入了優化器，所以，對優化器使用zero_grad()，就能把所有待訓練引數中已存在的梯度都清零。那麼梯度疊加什麼時候用到呢？比如批量梯度下降，當記憶體不夠直接計算整個批量的梯度時，我們只能將批量分成一部分一部分來計算，每算一個部分得到loss就backward()一次，從而得到整個批量的梯度。梯度計算好後，再執行優化器的step()，優化器根據可訓練引數的梯度對其執行一步優化。

　　#10：使用torchsummary函式顯示模型結構。奇怪為什麼不把這個繼承在torch裡面，要重新安裝一個torchsummary庫。

訓練及視覺化

　　接下來使用模型進行訓練，因為pytorch自帶的MNIST資料集並不好用，所以我使用的是Keras自帶的，定義了一個獲取資料的生成器。下面是完整的訓練及繪圖程式碼（50次迭代記錄一次準確率）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
import torch 
from torch import nn,optim 
from torchsummary import summary  
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import to_categorical
device = torch.device('cuda')  #——————1——————
  
class ModelTest(nn.Module):
  def __init__(self,device):
    super().__init__() 
    self.layer1 = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,512),nn.ReLU())#——————2——————
    self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU()) 
    self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU())
    self.layer4 = nn.Sequential(nn.Linear(512,10),nn.Softmax())  

    self.to(device) #——————3——————
    self.opt = optim.SGD(self.parameters(),lr=0.01)#——————4——————
  def forward(self,inputs): #——————5——————
    x = self.layer1(inputs)
    x = self.layer2(x)
    x = self.layer3(x)
    x = self.layer4(x)
    return x 
  def get_loss(self,true_labels,predicts):  
    loss = -true_labels * torch.log(predicts)  #——————6——————
    loss = torch.mean(loss)
    return loss
  def train(self,imgs,labels): 
    predicts = model(imgs) 
    loss = self.get_loss(labels,predicts)
    self.opt.zero_grad()#——————7——————
    loss.backward()#——————8——————
    self.opt.step()#——————9——————
def get_data(device,is_train = True, batch = 1024, num = 10000):
  train_data,test_data = mnist.load_data()
  if is_train:
    imgs,labels = train_data
  else:
    imgs,labels = test_data  
  imgs = (imgs/255*2-1)[:,np.newaxis,...]
  labels = to_categorical(labels,10) 
  imgs = torch.tensor(imgs,dtype=torch.float32).to(device)
  labels = torch.tensor(labels,dtype=torch.float32).to(device)
  i = 0
  while(True):
    i += batch
    if i > num:
      i = batch 
    yield imgs[i-batch:i],labels[i-batch:i] 
train_dg = get_data(device, True,batch=4096,num=60000) 
test_dg = get_data(device, False,batch=5000,num=10000) 

model = ModelTest(device) 
summary(model,(1,28,28),11,device='cuda')  
ACCs = []
import time
start = time.time()
for j in range(20000):
  #訓練
  imgs,labels = next(train_dg)
  model.train(imgs,labels)

  #驗證
  img,label = next(test_dg)
  predicts = model(img) 
  acc = 1 - torch.count_nonzero(torch.argmax(predicts,axis=1) - torch.argmax(label,axis=1))/label.shape[0]
  if j % 50 == 0:
    t = time.time() - start
    start = time.time()
    ACCs.append(acc.cpu().numpy())
    print(j,t,'ACC: ',acc)
#繪圖
x = np.linspace(0,len(ACCs),len(ACCs))
plt.plot(x,ACCs)

　　準確率變化圖如下：

 注意事項

　　需要注意的是，pytorch的tensor基於numpy的array，它們是共享記憶體的。也就是說，如果你把tensor直接插入一個列表，當你修改這個tensor時，列表中的這個tensor也會被修改；更容易被忽略的是，即使你用tensor.detach.numpy()，先將tensor轉換為array型別，再插入列表，當你修改原本的tensor時，列表中的這個array也依然會被修改。所以如果我們只是想儲存tensor的值而不是整個物件，就要使用np.array(tensor)將tensor的值複製出來。

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