前言

原文翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz

翻译:林不清(https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88)

目录

训练一个分类器

你已经学会如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重。

你现在可能在思考:数据哪里来呢?

关于数据

通常,当你处理图像,文本,音频和视频数据时,你可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中.然后把这个数组转换成​​torch.*Tensor​​。

  • 对于图像,有诸如Pillow,OpenCV包等非常实用
  • 对于音频,有诸如scipy和librosa包
  • 对于文本,可以用原始Python和Cython来加载,或者使用NLTK和SpaCy 对于视觉,我们创建了一个​​torchvision​​包,包含常见数据集的数据加载,比如Imagenet,CIFAR10,MNIST等,和图像转换器,也就是​​torchvision.datasets​​和​​torch.utils.data.DataLoader​​。

这提供了巨大的便利,也避免了代码的重复。

在这个教程中,我们使用CIFAR10数据集,它有如下10个类别:’airplane’,’automobile’,’bird’,’cat’,’deer’,’dog’,’frog’,’horse’,’ship’,’truck’。这个数据集中的图像大小为3*32*32,即,3通道,32*32像素。

【深度学习】PyTorch训练一个CNN分类器_网络

训练一个图像分类器

我们将按照下列顺序进行:

  • 使用​​torchvision​​加载和归一化CIFAR10训练集和测试集.
  • 定义一个卷积神经网络
  • 定义损失函数
  • 在训练集上训练网络
  • 在测试集上测试网络

1. 加载和归一化CIFAR10

使用​​torchvision​​加载CIFAR10是非常容易的。

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

torchvision的输出是[0,1]的PILImage图像,我们把它转换为归一化范围为[-1, 1]的张量。

注意

如果在Windows上运行时出现BrokenPipeError,尝试将torch.utils.data.DataLoader()的num_worker设置为0。

transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
#这个过程有点慢,会下载大约340mb图片数据。

我们展示一些有趣的训练图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image


def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()


# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

2. 定义一个卷积神经网络

从之前的神经网络一节复制神经网络代码,并修改为接受3通道图像取代之前的接受单通道图像。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x


net = Net()

3. 定义损失函数和优化器

我们使用交叉熵作为损失函数,使用带动量的随机梯度下降。

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4. 训练网络

这是开始有趣的时刻,我们只需在数据迭代器上循环,把数据输入给网络,并优化。

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
inputs, labels = data

# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()

# forward + backward + optimize
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

# print statistics
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0

print('Finished Training')

保存一下我们的训练模型

PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

点击这里查看关于保存模型的详细介绍

5. 在测试集上测试网络

我们在整个训练集上训练了两次网络,但是我们还需要检查网络是否从数据集中学习到东西。

我们通过预测神经网络输出的类别标签并根据实际情况进行检测,如果预测正确,我们把该样本添加到正确预测列表。

第一步,显示测试集中的图片一遍熟悉图片内容。

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# print images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

接下来,让我们重新加载我们保存的模型(注意:保存和重新加载模型在这里不是必要的,我们只是为了说明如何这样做):

net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

现在我们来看看神经网络认为以上图片是什么?

outputs = net(images)

输出是10个标签的概率。一个类别的概率越大,神经网络越认为他是这个类别。所以让我们得到最高概率的标签。

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
for j in range(4)))

这结果看起来非常的好。

接下来让我们看看网络在整个测试集上的结果如何。

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))

结果看起来好于偶然,偶然的正确率为10%,似乎网络学习到了一些东西。

那在什么类上预测较好,什么类预测结果不好呢?

class_correct = list(0. for i in range(10))
class_total = list(0. for i in range(10))
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
c = (predicted == labels).squeeze()
for i in range(4):
label = labels[i]
class_correct[label] += c[i].item()
class_total[label] += 1


for i in range(10):
print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

接下来干什么?

我们如何在GPU上运行神经网络呢?

在GPU上训练

你是如何把一个Tensor转换GPU上,你就如何把一个神经网络移动到GPU上训练。这个操作会递归遍历有所模块,并将其参数和缓冲区转换为CUDA张量。

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:
#假设我们有一台CUDA的机器,这个操作将显示CUDA设备。
print(device)

接下来假设我们有一台CUDA的机器,然后这些方法将递归遍历所有模块并将其参数和缓冲区转换为CUDA张量:

net.to(device)

请记住,你也必须在每一步中把你的输入和目标值转换到GPU上:

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

为什么我们没注意到GPU的速度提升很多?那是因为网络非常的小。

实践:

尝试增加你的网络的宽度(第一个​​nn.Conv2d​​​的第2个参数, 第二个​​nn.Conv2d​​的第一个参数,他们需要是相同的数字),看看你得到了什么样的加速。

实现的目标:

  • 深入了解了PyTorch的张量库和神经网络
  • 训练了一个小网络来分类图片

在多GPU上训练

如果你希望使用所有GPU来更大的加快速度,请查看选读:[数据并行]:(https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html)

接下来做什么?

  • 训练神经网络玩电子游戏
  • 在ImageNet上训练最好的ResNet
  • 使用对抗生成网络来训练一个人脸生成器
  • 使用LSTM网络训练一个字符级的语言模型
  • 更多示例
  • 更多教程
  • 在论坛上讨论PyTorch
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