pytorch 学习

pytorch 学习笔记(一)

pytorch是一个动态的建图的工具。不像Tensorflow那样，先建图，然后通过feed和run重复执行建好的图。相对来说，pytorch具有更好的灵活性。

编写一个深度网络需要关注的地方是： 
1. 网络的参数应该由什么对象保存 
2. 如何构建网络 
3. 如何计算梯度和更新参数

数据放在什么对象中

pytorch中有两种变量类型，一个是Tensor，一个是Variable。

• Tensor： 就像ndarray一样,一维Tensor叫Vector，二维Tensor叫Matrix，三维及以上称为Tensor
• Variable：是Tensor的一个wrapper，不仅保存了值，而且保存了这个值的creator，需要BP的网络都是Variable参与运算

import torchx  = torch.Tensor(2,3,4) # torch.Tensor(shape) 创建出一个未初始化的Tensor,但是还是可以打印出值的，这个应该是这块内存之前的数据x                        # 这种方式创建出来的Tensor更多是用来接受其他数据的计算值的
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(0 ,.,.) = 1.00000e-37 *   1.5926  0.0000  0.0000  0.0000   0.0000  0.0000  0.0000  0.0000   0.0000  0.0000  0.0000  0.0000(1 ,.,.) = 1.00000e-37 *   0.0000  0.0000  0.0000  0.0000   0.0000  0.0000  0.0000  0.0000   0.0000  0.0000  0.0000  0.0000[torch.FloatTensor of size 2x3x4]
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x.size()
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torch.Size([2, 3, 4])
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a = torch.rand(2,3,4)b = torch.rand(2,3,4)_=torch.add(a,b, out=x)  # 使用Tensor()方法创建出来的Tensor用来接收计算结果，当然torch.add(..)也会返回计算结果的x
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(0 ,.,.) =   0.9815  0.0833  0.8217  1.1280  0.7810  1.2586  1.0243  0.7924  1.0200  1.0463  1.4997  1.0994(1 ,.,.) =   0.8031  1.4283  0.6245  0.9617  1.3551  1.9094  0.9046  0.5543  1.2838  1.7381  0.6934  0.8727[torch.FloatTensor of size 2x3x4]
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a.add_(b) # 所有带 _ 的operation，都会更改调用对象的值，#例如 a=1;b=2; a.add_(b); a就是3了，没有 _ 的operation就没有这种效果，只会返回运算结果torch.cuda.is_available()
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True
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自动求导

pytorch的自动求导工具包在torch.autograd中

from torch.autograd import Variablex = torch.rand(5)x = Variable(x,requires_grad = True)y = x * 2grads = torch.FloatTensor([1,2,3,4,5])y.backward(grads)#如果y是scalar的话，那么直接y.backward()，然后通过x.grad方式，就可以得到var的梯度x.grad           #如果y不是scalar，那么只能通过传参的方式给x指定梯度
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Variable containing:  2  4  6  8 10[torch.FloatTensor of size 5]
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neural networks

使用torch.nn包中的工具来构建神经网络 
构建一个神经网络需要以下几步：

• 定义神经网络的权重,搭建网络结构
• 遍历整个数据集进行训练 
  
  • 将数据输入神经网络
  • 计算loss
  • 计算网络权重的梯度
  • 更新网络权重 
    
    • weight = weight + learning_rate * gradient

import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):#需要继承这个类    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        #建立了两个卷积层，self.conv1, self.conv2，注意，这些层都是不包含激活函数的        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution kernel        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)        #三个全连接层        self.fc1   = nn.Linear(16*5*5, 120) # an affine operation: y = Wx + b        self.fc2   = nn.Linear(120, 84)        self.fc3   = nn.Linear(84, 10)    def forward(self, x): #注意，2D卷积层的输入data维数是 batchsize*channel*height*width        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # Max pooling over a (2, 2) window        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) # If the size is a square you can only specify a single number        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_featuresnet = Net()net
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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 (400 -> 120)  (fc2): Linear (120 -> 84)  (fc3): Linear (84 -> 10))
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len(list(net.parameters())) #为什么是10呢？ 因为不仅有weights，还有bias， 10=5*2。                            #list(net.parameters())返回的learnable variables 是按照创建的顺序来的                            #list(net.parameters())返回 a list of torch.FloatTensor objects
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input = Variable(torch.randn(1, 1, 32, 32))out = net(input) #这个地方就神奇了，明明没有定义__call__()函数啊，所以只能猜测是父类实现了，并且里面还调用了forward函数out              #查看源码之后，果真如此。那么，forward()是必须要声明的了，不然会报错out.backward(torch.randn(1, 10))
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使用loss criterion 和 optimizer训练网络

torch.nn包下有很多loss标准。同时torch.optimizer帮助完成更新权重的工作。这样就不需要手动更新参数了

learning_rate = 0.01for f in net.parameters():    f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)  # 有了optimizer就不用写这些了
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import torch.optim as optim# create your optimizeroptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)# in your training loop:optimizer.zero_grad() # 如果不置零，Variable 的梯度在每次 backward 的时候都会累加。output = net(input) # 这里就体现出来动态建图了，你还可以传入其他的参数来改变网络的结构loss = criterion(output, target)loss.backward()optimizer.step() # Does the update
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整体NN结构

import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):#需要继承这个类    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        #建立了两个卷积层，self.conv1, self.conv2，注意，这些层都是不包含激活函数的        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution kernel        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)        #三个全连接层        self.fc1   = nn.Linear(16*5*5, 120) # an affine operation: y = Wx + b        self.fc2   = nn.Linear(120, 84)        self.fc3   = nn.Linear(84, 10)    def forward(self, x): #注意，2D卷积层的输入data维数是 batchsize*channel*height*width        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) # Max pooling over a (2, 2) window        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2) # If the size is a square you can only specify a single number        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_featuresnet = Net()# create your optimizeroptimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)# in your training loop:for i in range(num_iteations):    optimizer.zero_grad() # zero the gradient buffers，如果不归0的话，gradients会累加    output = net(input) # 这里就体现出来动态建图了，你还可以传入其他的参数来改变网络的结构    loss = criterion(output, target)    loss.backward() # 得到grad，i.e.给Variable.grad赋值    optimizer.step() # Does the update，i.e. Variable.data -= learning_rate*Variable.grad
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其它

1. 关于求梯度，只有我们定义的Variable才会被求梯度，由creator创造的不会去求梯度
2. 自己定义Variable的时候，记得Variable(Tensor, requires_grad = True),这样才会被求梯度，不然的话，是不会求梯度的

# numpy to Tensorimport numpy as npa = np.ones(5)b = torch.from_numpy(a)np.add(a, 1, out=a)print(a) # 如果a 变的话， b也会跟着变，说明b只是保存了一个地址而已，并没有深拷贝print(b)# Variable只是保存Tensor的地址，如果Tensor变的话，Variable也会跟着变
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a = np.ones(5)b = torch.from_numpy(a)# ndarray --> Tensora_ = b.numpy() # Tensor --> ndarraynp.add(a, 1, out=a)# 这个和 a = np.add(a,1)有什么区别呢？# a = np.add(a,1) 只是将a中保存的指针指向新计算好的数据上去# np.add(a, 1, out=a) 改变了a指向的数据
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# 将Tensor放到Cuda上if torch.cuda.is_available():    x = x.cuda()    y = y.cuda()    x + y
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# torch.Tensor(1,2,3) 与 torch.Tensor([1,2,3]) 的区别torch.Tensor(1,2,3) # 生成一个 shape 为 [1,2,3] 的 tensortorch.Tensor([1,2,3]) # 生成一个值为 [1,2,3] 的 tensor
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# tensor 与 numpyimport torchfrom torch.autograd import Variableimport numpy as npn1 = np.array([1., 2.]).astype(np.float32)# t1 = torch.FloatTensor(n1)t1 = torch.from_numpy(n1)n1[0] = 2.print(t1)# 可以看出，当使用 无论是使用 FloatTensor 还是 from_numpy 来创建 tensor# tensor 只是指向了 初始的值而已，而没有自己再开辟空间。# FloatTensor(2,3,2) 这个不一样，它是开辟了一个 空间。
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如遇无法下载pytorch安装包问题

[链接：http://pan.baidu.com/s/1c2cSoX6 密码：ckf8]