PyTorch —— LeNet实现中的bug以及由此的小想法

经典的LeNet，在PyTorch/examples/mnist 实现中有个小问题，在这里和大家分享一下。

是一个计算generalization error的问题。

计算generalization error时，原代码有一行我一直不理解，test_loss /= len(test_loader) # loss function already averages over batch size。试了一下输出，就发现len(test_loader)指的是进行一次data pass，会将所有的数据分割成多少份的mini-batch。然后配合原来的一行代码，在每次mini-batch计算loss的时候，test_loss += F.nll_loss(output, target).data[0]，就可以推出原代码在求解generalization error的逻辑是这样的：

1. 将一个data pass分成几个mini-batch
2. 每一个mini-batch，F.nll_loss(output, target).data[0]的loss value并不是整个mini-batch的loss，而是average loss，有一个默认size_average=True的参数（后面会用到）
3. 进行一次data pass之后，就可以将每一个mini-batch average loss求和
4. 将loss之和再除以mini-batch的数量，就得到最后的data point average loss

所以到这里就能知道，这里有一个隐藏的bug：这里假设了我每一个mini-batch size是一样的，所以才能用这样求平均的方式。但实际上，最后一个mini-batch是很难正好“满上”的。

更为精确求解loss的方法是，每一个mini-batch loss不算平均，而直接求和。最后除以所有data point的个数。大概代码如下：

for each mini-batch:    ...    test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).data[0]    ......test_loss /= len(test_loader.dataset)...

第一次给pub repo做pull request，感觉挺不错。PyTorch还有很多坑没填，大家感兴趣的可以慢慢填。我看到很多人直接把原bug照搬到自己的repo，也不知道有没有发现这个问题。其实只要深究test_loss /= len(test_loader)这一行就能发现。

附：因为我pull request已经被merge到code base里，感兴趣的朋友可以移步到github. 类似的问题在mnist_hogwild也有，成功merge github.