文章目录
PyTorch框架认识
PyTorch是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）在2016年发布的开源深度学习框架，专为GPU加速的深度神经网络（DNN）编程而设计。它以其简洁、灵活和符合Python风格的特点，在科研和工业生产中得到了广泛应用。
1. Tensor张量
在PyTorch中，张量（Tensor）是核心数据结构，它是一个多维数组，用于存储和变换数据。张量类似于Numpy中的数组，但具有更丰富的功能和灵活性，特别是在支持GPU加速方面。
定义与特性
- 多维数组：张量可以看作是一个n维数组，其中n可以是任意正整数。它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。
- 数据类型统一：张量中的元素具有相同的数据类型，这有助于在GPU上进行高效的并行计算。
- 支持GPU加速：PyTorch中的张量可以存储在CPU或GPU上，通过将张量转移到GPU上，可以利用GPU的强大计算能力来加速深度学习模型的训练和推理过程。
创建方式
- 直接使用torch.tensor()：根据提供的Python列表或Numpy数组创建张量。
- 下载数据集时：transform=ToTensor()直接将数据转化为Tensor张量类型。
2. 下载数据集
在PyTorch中，有许多封装了很多与图像相关的模型、数据集，那么如何获取数据集呢？
导入datasets模块：
from torchvision import datasets #封装了很多与图像相关的模型，数据集
以datasets模块中的MNIST数据集为例，包含70000张手写数字图像：60000张用于训练，10000张用于测试。图像是灰度的，28*28像素，并且居中的，以减少预处理和加快运行。
下载测试
我们来下载MNIST数据集：
from torchvision.transforms import ToTensor # 数据转换，张量，将其他类型数据转换为tensor张量
"""-----下载训练集数据集-----"""
training_data = datasets.MNIST(
root="data",
train=True,# 取训练集
download=True,
transform=ToTensor(),# 张量，图片是不能直接传入神经网络模型的
) # 对于pytorch库能够识别的数据，一般是tensor张量
"""-----下载测试集数据集-----"""
test_data = datasets.MNIST(
root="data",
train=False,
download=True,
transform=ToTensor(),
)# numpy数组只能在CPU上运行，Tensor可以在GPU上运行，这在深度学习中可以显著提高计算速度
下载完成之后可在project栏查看。
展现下载内容
我们来查看部分图片（第59000张到第59009张）：
"""-----展现手写字图片-----"""
# tensor -->numpy 矩阵类型数据
from matplotlib import pyplot as plt
figure = plt.figure() # 创建一个新的图形
for i in range(9):
img,label = training_data[i+59000] #提取第59000张图片
figure.add_subplot(3,3,i+1) #图像窗口中创建多个小窗口，小窗口用于显示图片
plt.title(label)
plt.axis("off")# 关闭当前轴的坐标轴
plt.imshow(img.squeeze(),cmap="gray")
a = img.squeeze()# squeeze()从张量img中去掉维度为1的。如果该维度不为1则张量不会改变
plt.show()
图片信息获取时，得到的张量数据类型是这样的：
我们通过squeeze()函数，去掉维度为1的。这样我们就可以得到图片的高宽大小，将它展现出来：
3. 创建DataLoader（数据加载器）
在PyTorch中，创建DataLoader的主要作用是将数据集（Dataset）加载到模型中，以便进行训练或推理。DataLoader通过封装数据集，提供了一个高效、灵活的方式来处理数据。
DataLoader通过batch_size参数将数据集自动划分为多个小批次（batch），每一批次的放入模型训练，减少内存的使用，提高训练速度。
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
"""
创建数据DataLoader（数据加载器）
batch_size：将数据集分成多份，每一份为batch_size（指定数值）个数据。
优点：减少内存的使用，提高训练速度
"""
train_dataloder = DataLoader(training_data,batch_size=64)# 64张图片为一个包
test_datalodar = DataLoader(test_data,batch_size=64)
# 查看打包好的数据
for x,y in test_datalodar: #x是表示打包好的每一个数据包
print(f"Shape of x [N, C, H, W]:{x.shape}")
print(f"Shape of y:{y.shape} {y.dtype}")
break
-----------------------
Shape of x [N, C, H, W]:torch.Size([64, 1, 28, 28])
Shape of y:torch.Size([64]) torch.int64
4. 选择处理器
我们知道，电脑中的处理器有CPU和GPU两种，CPU擅长执行复杂的指令和逻辑操作，而GPU则擅长处理大量并行计算任务。
所以，在可以的条件下，我们选择使用GPU处理器来学习深度学习，因为计算量比较大：
"""---判断当前设备是否支持GPU，其中mps是苹果m系列芯片的GPU"""
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")
----------------
Using cuda device
5. 神经网络模型
通过调用类的形式来使用神经网络，神经网络的模型：nn.module。
构建模型
我们在构建时，得明确神经网络模型的结构：输入层–隐藏层–输出层，而在每一个隐藏层进入下一层时，都会有一个激活函数计算，所以我们也按着这个架构层次定义函数:
class NeuralNetwork(nn.Module): #通过调用类的形式来使用神经网络，神经网络的模型：nn.module
def __init__(self): # self类自己本身
super().__init__() #继承的父类初始化
self.flatten = nn.Flatten()# 输入层,展开一个对象flatten
self.hidden1 = nn.Linear(28*28,256)# 隐藏层,第1个参数：有多少神经元传入进来；第二个参数，有多少数据传出去
self.hidden2 = nn.Linear(256,128)
self.hidden3 = nn.Linear(128,64)
self.hidden4 = nn.Linear(64,32)
self.out = nn.Linear(32,10)#输出层,输出必须与类别数量相同，输入必须是上一层的个数
def forward(self,x): #前向传播（该名字不要轻易改），告诉它数据的流向
x = self.flatten(x)
x = self.hidden1(x)
x = torch.sigmoid(x) #激活函数
x = self.hidden2(x)
x = torch.sigmoid(x)
x = self.hidden3(x)
x = torch.sigmoid(x)
x = self.hidden4(x)
x = torch.sigmoid(x)
x = self.out(x)
return x
model = NeuralNetwork().to(device) #将刚刚创建的模型传入到GPU
print(model)
-----------------------
NeuralNetwork(
(flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
(hidden1): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True)
(hidden2): Linear(in_features=256, out_features=128, bias=True)
(hidden3): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True)
(hidden4): Linear(in_features=64, out_features=32, bias=True)
(out): Linear(in_features=32, out_features=10, bias=True)
)
6. 训练数据
训练数据时，需要注意的参数：
- optimizer优化器：
在PyTorch中，创建Optimizer的主要作用是管理并更新模型中可学习参数（即权重和偏置）的值，以便最小化某个损失函数（loss function）。
- 梯度清零：在每次迭代开始时，Optimizer会调用**.zero_grad()**方法来清除之前累积的梯度，这是因为在PyTorch中，梯度是累加的，如果不清零，则下一次的梯度计算会包含前一次的梯度，导致错误的更新。
- 梯度计算：在模型进行前向传播（forward pass）和损失计算之后，Optimizer并不直接参与梯度的计算。梯度的计算是通过调用损失函数的**.backward()**方法完成的，该方法会计算损失函数关于模型中所有可学习参数的梯度，并将这些梯度存储在相应的参数对象中。
- 参数更新：在梯度计算完成后，Optimizer会调用**.step()**方法来根据计算得到的梯度以及选择的优化算法（如SGD、Adam等）来更新模型的参数。这一步骤是优化过程中最关键的部分，它决定了模型学习的方向和速度。
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)
- loss_fn损失函数：
在PyTorch中，**nn.CrossEntropyLoss()**是一个常用的损失函数，它结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss()（负对数似然损失）在一个单独的类中。
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
训练集数据
from torch import nn #导入神经网络模块
def train(dataloader,model,loss_fn,optimizer):
model.train()# 设置模型为训练模式
batch_size_num =1# 迭代次数
for x,y in dataloader:
x,y = x.to(device),y.to(device) # 将数据和标签发送到指定设备
pred = model.forward(x) # 前向传播
loss = loss_fn(pred,y) # 计算损失
optimizer.zero_grad() # 清除之前的梯度
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新模型参数
loss_value = loss.item() # 获取损失值
if batch_size_num %200 == 0: # 每200次迭代打印一次损失
print(f"loss:{loss_value:>7f} [number:{batch_size_num}]")
batch_size_num += 1
------------------------
loss:1.039446 [number:200]
loss:0.754774 [number:400]
loss:0.553383 [number:600]
loss:0.573400 [number:800]
测试集数据
def test(dataloader,model,loss_fn):
size = len(dataloader.dataset) # 获取测试集的总大小。
num_batches = len(dataloader) # 计算数据加载器中的批次数量。
model.eval() # 将模型设置为评估模式。
test_loss,correct = 0,0 # 初始化总损失和正确预测的数量。
with torch.no_grad():
for x,y in dataloader:
x,y = x.to(device),y.to(device)
pred = model.forward(x)
test_loss += loss_fn(pred,y).item()
correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
a = (pred.argmax(1) == y)
b = (pred.argmax(1) == y).type(torch.float)
test_loss /= num_batches
correct /= size
correct = round(correct, 4)
print(f"Test result: \n Accuracy:{(100*correct)}%,Avg loss:{test_loss}")
---------------------
Test result:
Accuracy:89.96%,Avg loss:0.36642977581092506
我们可以看到，这个模型的正确率不是特别的高，那么接下来我们来提高模型的学习率。
7. 提高模型学习率
遍历了指定的训练周期（epochs）数，并在每个周期中调用 train 函数来训练模型。
"""-----调整学习率-----"""
epochs = 10
for t in range(epochs):
print(f"Epoch {t+1} \n-------------------------")
train(train_dataloder,model,loss_fn,optimizer)
print("Done!")
test(test_datalodar,model,loss_fn)
---------------
仅展示优化后的结果：
Test result:
Accuracy:97.33000000000001%,Avg loss:0.10455594740913303
总结
本篇介绍了：
- PyTorch的框架
- 数据类型张量，数据集的获取
- 如何构建对应神经网络的模型
- 如何优化算法：一、修改optimizer优化器的算法；二、遍历合适的训练周期（epochs）数