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pytorch从零开始搭建神经网络(pytorch新手入门)

编辑：rootadmin

pytorch从零开始搭建神经网络目录

基本流程

一、数据处理

二、模型搭建

三、定义代价函数&优化器

四、训练

附录

nn.Sequential

nn.Module

model.train() 和 model.eval()

损失

图神经网络

基本流程《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili

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1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）

2. 模型搭建（nn.Module）

3. 损失&优化（loss、optimizer）

4. 训练（forward、backward）

一、数据处理

对于数据处理，最为简单的⽅式就是将数据组织成为⼀个。

但许多训练需要⽤到mini-batch，直接组织成Tensor不便于我们操作。

pytorch为我们提供了Dataset和Dataloader两个类来方便的构建。

torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last，num_workers)

二、模型搭建

搭建一个简易的神经网络

除了采用pytorch自动梯度的方法来搭建神经网络，还可以通过构建一个继承了torch.nn.Module的新类，来完成forward和backward的重写。

# 神经网络搭建import torchfrom torch.autograd import Varible batch_n = 100 hidden_layer = 100 input_data = 1000output_data = 10 class Model(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Model,self).__init__()def forward(self,input,w1,w2):x = torch.mm(input,w1)x = torch.clamp(x,min = 0)x = torch.mm(x,w2) def backward(self): passmodel = Model()#训练x = Variable(torch.randn(batch_n,input_data))

一点一点地看：

import torchdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10# Create random input and output datax = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype)y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype)# Randomly initialize weightsw1 = torch.randn(D_in, H, device=device, dtype=dtype)w2 = torch.randn(H, D_out, device=device, dtype=dtype)learning_rate = 1e-6

tensor 写一个粗糙版本（后面陆陆续续用pytorch提供的方法）

for t in range(500): # Forward pass: compute predicted y h = x.mm(w1) h_relu = h.clamp(min=0) y_pred = h_relu.mm(w2) # Compute and print loss loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item() if t % 100 == 99: print(t, loss) # Backprop to compute gradients of w1 and w2 with respect to loss grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y) grad_w2 = h_relu.t().mm(grad_y_pred) grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t()) grad_h = grad_h_relu.clone() grad_h[h < 0] = 0 grad_w1 = x.t().mm(grad_h) # Update weights using gradient descent w1 -= learning_rate * grad_w1 w2 -= learning_rate * grad_w2三、定义代价函数&优化器

Autograd

for t in range(500): y_pred = x.mm(w1).clamp(min=0).mm(w2) loss = (y_pred - y).pow(2).sum() if t % 100 == 99: print(t, loss.item()) loss.backward() with torch.no_grad(): w1 -= learning_rate * w1.grad w2 -= learning_rate * w2.grad w1.grad.zero_() w2.grad.zero_()

对于需要计算导数的变量（w1和w2）创建时设定requires_grad=True，之后对于由它们参与计算的变量（例如loss），可以使用loss.backward()函数求出loss对所有requires_grad=True的变量的梯度，保存在w1.grad和w2.grad中。

在迭代w1和w2后，即使用完w1.grad和w2.grad后，使用zero_函数清空梯度。

model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(D_in, H), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(H, D_out),)loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')learning_rate = 1e-4for t in range(500): y_pred = model(x) loss = loss_fn(y_pred, y) if t % 100 == 99: print(t, loss.item()) model.zero_grad() loss.backward() with torch.no_grad(): for param in model.parameters(): param -= learning_rate * param.grad

optim

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)for t in range(500): y_pred = model(x) loss = loss_fn(y_pred, y) if t % 100 == 99: print(t, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()四、训练

迭代进行训练以及测试，其中训练的函数train里就保存了进行梯度下降求解的方法

# 定义训练函数，需要def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) # 从数据加载器中读取batch（一次读取多少张，即批次数），X(图片数据)，y（图片真实标签）。 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): # 将数据存到显卡 X, y = X.to(device), y.to(device) # 得到预测的结果pred pred = model(X) # 计算预测的误差 # print(pred,y) loss = loss_fn(pred, y) # 反向传播，更新模型参数 optimizer.zero_grad() #梯度清零 loss.backward() #反向传播 optimizer.step() #更新参数 # 每训练10次，输出一次当前信息 if batch % 10 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]")

设置为测试模型并设置不计算梯度，进行测试数据集的加载，判断预测值与实际标签是否一致，统一正确信息个数

# 将模型转为验证模式model.eval()# 测试时模型参数不用更新，所以no_gard()with torch.no_grad(): # 加载数据加载器，得到里面的X（图片数据）和y(真实标签） for X, y in dataloader: 加载数据 pred = model(X)#进行预测 # 预测值pred和真实值y的对比 test_loss += loss_fn(pred, y).item() # 统计预测正确的个数 correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()#返回相应维度的最大值的索引test_loss /= sizecorrect /= sizeprint(f"correct = {correct}, Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")附录

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可以直接调用的数据集

https://www.pianshen.com/article/9695297328/

nn.Sequential

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nn.Module

torch.nn.Module是torch.nn.functional中方法的实例化

pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_torch.nn.module

对应Sequential的三种包装方式，Module有三种写法

model.train() 和 model.eval() model.train()for epoch in range(epoch): for train_batch in train_loader: ... zhibiao = test(epoch, test_loader, model)def test(epoch, test_loader, model): model.eval() for test_batch in test_loader: ... return zhibiao

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model = ...dataset = ...loss_fun = ...# traininglr=0.001model.train()for x,y in dataset: model.zero_grad() p = model(x) l = loss_fun(p, y) l.backward() for p in model.parameters(): p.data -= lr*p.grad# evaluatingsum_loss = 0.0model.eval()with torch.no_grad(): for x,y in dataset: p = model(x) l = loss_fun(p, y) sum_loss += lprint('total loss:', sum_loss)

https://www.jb51.net/article/211954.htm

损失

MAE：

import torchfrom torch.autograd import Variablex = Variable(torch.randn(100, 100))y = Variable(torch.randn(100, 100))loos_f = torch.nn.L1Loss()loss = loos_f(x,y)

MSE：

import torchfrom torch.autograd import Variablex = Variable(torch.randn(100, 100))y = Variable(torch.randn(100, 100))loos_f = torch.nn.MSELoss()#定义loss = loos_f(x, y)#调用

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优化器

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