pytorch使用 基础解惑

早年阅读pytorch代码，或者自己写pytorch代码的时候，有不少疑惑。

数据准备阶段

transform

transforms.Compose函数就是将transforms组合在一起；而每一个transforms都有自己的功能。有点流式编程的意思。

data

dataloader加载数据的时候，batch size常为64。所返回的dataloader可以看成一个list。
数据通常是(data, label)的格式。
实际操作的时候，通常从训练集中抽0.1做验证集。

tensor和numpy

互相转化时，可能会共享内存。
numpy更为强大，将tensor转为numpy处理后再转回tensor是常见的做法。

view()

作用就是resize/reshape。行优先。如果想列优先考虑permute()。参数为-1时表示自动推断。

broadcast

即数据补齐，维数不够的补1，维长不够的延长。两个尺寸不同的tensor运算时会自动broadcast。

几个参数

epoch，一个epoch要前向+后向完整数据。
epoch内分为多个batch，需要iterations轮循环才能完成一个epoch。
每个batch都会更新一次权重参数。
epoch增加，是欠拟合往过拟合的过程。类别越多，需要的epoch越多。

归一化和标准化

归一化和标准化是有区别的，代码中的normalize应该翻译成标准化。
归一化让数据在[0,1]：

标准化让数据均值为0，方差为1：

前者的作用是，不同的特征在量纲上有区别，比如年收入是比较大的数字，而家中子女数通常是个位数。如果要让他们地位对等，就需要归一化。但受异常点影响，比如有一个异常大的值，就会导致其它值都挤在一个小区间内。
后者的作用，我认为是让数据集中到0附近。实际使用一般用标准化。

损失函数

训练阶段

定义__call__方法的类可以当作函数调用。nn.Module的call方法中，调用了forward方法。
所以model(data)的意思，其实就是调用了前向传播forward()。

最好了解一下前向传播和反向传播的原理。

流程总结

• 数据准备与预处理
• 模型定义，一般是一个继承自nn.Module的类，内有forward方法
• 训练，输出=模型(输入)，优化器.zero_grad()，loss=损失函数(预测值，实际值)，loss.backward()，优化器.step()
• 模型保存、加载、作图

Parameter()

通常，我们的参数都是一些常见的结构（卷积、全连接等）里面的计算参数。而当我们的网络有一些其他的设计时，会需要一些额外的参数，同样跟着整个网络的训练进行学习更新，最后得到最优的值，经典的例子有注意力机制中的权重参数、Vision Transformer中的class token和positional embedding等。

torch.nn.Parameter()就可以很好地适应这种应用场景。
可以把这个函数理解为类型转换函数，将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型Parameter并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的parameter，所以在参数优化的时候就可以进行优化了。