Pythorch 教程-Neural Network

总则

神经网络的典型训练过程如下：

• 搭建网络架构：定义具有可学习参数（或权重）的神经网络
• 数据输入：遍历输入数据集
• 计算ouputs：通过网络处理输入
• 计算损失
• BP：将梯度传播回网络参数
• 更新网络权重：通常使用简单的更新规则：权重=权重-learning_rate *梯度

1. 搭建网络架构（Define the network）-计算output

用torch.nn定义网络的参数结构，torch.nn.functional进行前向传播运算，torch.autograd做后向传播运算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
 
class Net(nn.Module):
 
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square convolution
        # kernel
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
        # an affine operation: y = Wx + b
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)  # 6*6 from image dimension
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
    def forward(self, x):
        # Max pooling over a (2, 2) window
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # If the size is a square you can only specify a single number
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        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_features
 
 
net = Net()
print(net)

output：

Net(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=576, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

用图来表示网络架构长这样：

Net类中包含了三个部分：__init__函数定义卷积核和全连接层的性质（每个数字分别代表了什么？）；forward函数里定义所有的张量操作。（后向传播操作已经有autograd包指定，不需要自己定义）

代码解析

conv2d

class torch.nn.Conv2d(in_channels, (in_channels,out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

• in_channels：输入信号通道数
• out_channels：输出通道数
• kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸
• stride(int or tuple, optional) - 卷积步长
• padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数
• dilation(int or tuple, optional) – 卷积核元素之间的间距
• groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数
• bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置

linear

class torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

对输入数据做线性变换：y=Ax+by=Ax+b

• in_features - 每个输入样本的大小
• out_features - 每个输出样本的大小
• bias - 若设置为False，这层不会学习偏置。默认值：True

relu：非线性激活函数

torch.nn.functional.relu(input, inplace=False)

max_pool2d

torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)

第一个pooling核大小为2*2，默认步长为0；第二个核大小为

net.parameters()返回模型参数

params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size())  # conv1's .weight

output： 

10
torch.Size([6, 1, 3, 3])

使用网络的例子

假设输入随机的32*32矩阵，out=net(input)表示用刚刚定义的网络计算出out。

input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)

后向传播之前，先用net.zero_grad()把参数梯度存储清空。

net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))

注：torch.nn仅支持mini-batch输入。nn.Conv2d输入为4D张量，nSamples x nChannels x Height x Width

2. 损失函数

计算目标量和网络输出量的误差，有很多种定义。包中自带的其中一种为MES loss均方差损失。

output = net(input)
target = torch.randn(10)  # a dummy target, for example
target = target.view(1, -1)  # make it the same shape as output
criterion = nn.MSELoss()
 
loss = criterion(output, target)
print(loss)

Out:
 
tensor(0.6285, grad_fn=<MseLossBackward>)

由此我们计算出了output和target的误差，名为loss。

3. 后向传播

基于loss调用后向传播函数backward()。下面的代码查看了conv1在后向传播前后的偏差bias的变化，一开始0。

net.zero_grad()     # zeroes the gradient buffers of all parameters
 
print('conv1.bias.grad before backward')
print(net.conv1.bias.grad)
 
loss.backward()
 
print('conv1.bias.grad after backward')
print(net.conv1.bias.grad)

4. 更新参数

torch.optim

随机梯度下降（ Stochastic Gradient Descent ，SGD）是最实用简单的更新法则。

weight = weight - learning_rate * gradient

如果直接根据上述原理写代码，可以写作如下形式：

learning_rate=0.01;
 
for f in net.parameters():
    f.data.sub_(f.grad.data*learning_rate)

但这样在网络里面比较难用，所以有package叫torch.optim，包含了SGD在内的各种参数更新方法。

import torch.optim as optim
 
# create your optimizer
optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)
 
 
# in your training loop:o
optimizer.zero_grad()    #把梯度缓存清为0
out=net(input)
loss=criterion(output,target)
loss.backward()
optimizer.step()    #执行更新