pytorch功能 pytorch介绍

一、PyTorch简介

1. 基本介绍

2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。

Pytorch优点

• 上手快，掌握 Numpy 和基本深度学习概念即可上手。
• 代码简洁灵活，使用 nn.Module 封装使得网络搭建更加方便 。基于动态图机制，更加灵活。

PyTorch实现模型训练的5大要素

• 数据：包括数据读取，数据清洗 ，进行数据划分和数据预处理，比如读取图片如何预处理及数据增强
• 模型：包括构建模型模块，组织复杂网络，初始化网络参数，定义网络层
• 损失函数：包括创建损失函数，设置损失函数超参数，根据不同任务选择合适的损失函数。
• 优化器：包括根据梯度使用某种优化器更新参数，管理模型参数，管理多个参数组实现不同学习率，调整学习率。
• 迭代训练：组织上面 4 个模块进行反复训练。包括观察训练效果，绘制 Loss/ Accuracy 曲线，用 TensorBoard 进行可视化分析

主要围绕这5个方面介绍

2. PyTorch基础知识

2.1 Tensor(张量)介绍

Tensor 中文为张量。张量的意思是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展。

标量可以称为 0 维张量，向量可以称为 1 维张量，矩阵可以称为 2 维张量，RGB 图像可以表示 3 维张量。你可以把张量看作多维数组。

常见构造Tensor的函数：

函数	功能
torch.tensor()	直接创建tensor
torch.from_numpy(ndarry)	从 numpy 创建 tensor
torch.zeros(*sizes)	全0
torch.ones(*sizes)	全1
torch.eye(*size)	对角为1，其余全为0
torch.arange(s,e,step)	从s到e，步长为step
torch.linspace(s,e,steps)	从s到e，均匀分成step份
torch.rand/randn(*sizes)	rand是[0,1)均匀分布；randn是服从N（0，1）的正态分布
torch.normal(mean,std)	正态分布（均值为mean，标准差是std）
torch.randperm(m)	生成从 0 到 m-1 的随机排列
torch.bernoulli(n)	以n为概率，生成伯努利分布 (0-1 分布，两点分布)

张量的操作：

• torch.cat()

torch.cat(tensors, dim=0, out=None)

功能：将张量按照 dim 维度进行拼接

• torch.stack()

torch.stack(tensors, dim=0, out=None)

功能：将张量在新创建的 dim 维度上进行拼接

• torch.chunk()

torch.chunk(input, chunks, dim=0)

功能：将张量按照维度 dim 进行平均切分。若不能整除，则最后一份张量小于其他张量。

• torch.split()

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)

功能：将张量按照维度 dim 进行平均切分。可以指定每一个分量的切分长度。

• torch.index_select()

torch.index_select(input, dim, index, out=None)

功能：在维度 dim 上，按照 index 索引取出数据拼接为张量返回。

• torch.mask_select()

torch.masked_select(input, mask, out=None)

功能：按照 mask 中的 True 进行索引拼接得到一维张量返回。

• torch.reshape()

torch.reshape(input, shape)

功能：变换张量的形状。当张量在内存中是连续时，返回的张量和原来的张量共享数据内存，改变一个变量时，另一个变量也会被改变

• torch.transpose()

torch.transpose(input, dim0, dim1)

功能：交换张量的两个维度。常用于图像的变换，比如把c*h*w变换为h*w*c。

• torch.t()

功能：2 维张量转置，对于 2 维矩阵而言，等价于torch.transpose(input, 0, 1)。

• torch.squeeze()

torch.squeeze(input, dim=None, out=None)

功能：压缩长度为 1 的维度。

• torch.unsqueeze()

torch.unsqueeze(input, dim)

功能：根据 dim 扩展维度，长度为 1。

2.2 计算图与梯度求导

计算图

计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：节点 (Node) 和边 (Edge)。节点表示数据，如向量、矩阵、张量。边表示运算，如加减乘除卷积等。

用计算图表示：$y=(x+w)*(w+1)$，如下所示：

可以看作， $y=a \times b$ ，其中 $a=x+w$，$b=w+1$。

梯度求导

这里求 $y$ 对 $w$

$\begin{aligned} \frac{\partial y}{\partial w} =\frac{\partial y}{\partial a} \frac{\partial a}{\partial w}+\frac{\partial y}{\partial b} \frac{\partial b}{\partial w} =b *1+a* 1 =b+a =(w+1)+(x+w)=2 *w+x+1 =2* 1+2+1=5\end{aligned}$

体现到计算图中，就是根节点 $y$ 到叶子节点 $w$ 有两条路径 y -> a -> w和y ->b -> w。根节点依次对每条路径的孩子节点求导，一直到叶子节点w，最后把每条路径的导数相加即可。

代码：

import torch
w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
# y=(x+w)*(w+1)
a = torch.add(w, x)     # retain_grad()
b = torch.add(w, 1)
y = torch.mul(a, b)
# y 求导
y.backward()
# 打印 w 的梯度，就是 y 对 w 的导数
print(w.grad)

输出：

2.3 自动求导

在深度学习中，权值的更新是依赖于梯度的计算，因此梯度的计算是至关重要的，在 PyTorch 中，只需要搭建好前向计算图，然后利用torch.autograd自动求导得到所有张量的梯度。

• torch.autograd.backward()

torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None)

功能：自动求取梯度

• tensors: 用于求导的张量，如 loss
• retain_graph: 保存计算图。PyTorch 采用动态图机制，默认每次反向传播之后都会释放计算图。这里设置为 True 可以不释放计算图。
• create_graph: 创建导数计算图，用于高阶求导
• grad_tensors: 多梯度权重。当有多个 loss 混合需要计算梯度时，设置每个 loss 的权重。

retain_graph参数

代码：

w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
# y=(x+w)*(w+1)
a = torch.add(w, x)
b = torch.add(w, 1)
y = torch.mul(a, b)

# 第一次执行梯度求导
y.backward()
print(w.grad)
# 第二次执行梯度求导，出错
y.backward()

其中y.backward()方法调用的是torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)。但是在第二次执行y.backward()时会出错。因为 PyTorch 默认是每次求取梯度之后不保存计算图的，因此第二次求导梯度时，计算图已经不存在了。在第一次求梯度时使用y.backward(retain_graph=True)即可。如下代码所示：

w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
# y=(x+w)*(w+1)
a = torch.add(w, x)
b = torch.add(w, 1)
y = torch.mul(a, b)

# 第一次求导，设置 retain_graph=True，保留计算图
y.backward(retain_graph=True)
print(w.grad)
# 第二次求导成功
y.backward()

grad_tensors参数

代码：

w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)

a = torch.add(w, x)
b = torch.add(w, 1)

y0 = torch.mul(a, b)    # y0 = (x+w) * (w+1)
y1 = torch.add(a, b)    # y1 = (x+w) + (w+1)    dy1/dw = 2

# 把两个 loss 拼接都到一起
loss = torch.cat([y0, y1], dim=0)       # [y0, y1]
# 设置两个 loss 的权重: y0 的权重是 1，y1 的权重是 2
grad_tensors = torch.tensor([1., 2.])

loss.backward(gradient=grad_tensors)    # gradient 传入 torch.autograd.backward()中的grad_tensors
# 最终的 w 的导数由两部分组成。∂y0/∂w * 1 + ∂y1/∂w * 2
print(w.grad)

输出：

tensor([9.])

该 loss 由两部分组成：$y_{0}$ 和 $y_{1}$。其中 $\frac{\partial y_{0}}{\partial w}=5$，$\frac{\partial y_{1}}{\partial w}=2$。而 grad * tensors 设置两个 loss 对 w 的权重分别为 1 和 2。因此最终 w 的梯度为：$ \frac{\partial y_{0}}{\partial w} \times 1+ \frac{\partial y_{1}}{\partial w} \times 2=9$

• torch.autograd.grad()

torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs=True, allow_unused=False)

功能：求梯度

• outputs: 用于求导的张量，如 loss
• inputs: 需要梯度的张量
• create_graph: 创建导数计算图，用于高阶求导
• retain_graph：保存计算图
• grad_outputs：多梯度权重计算

torch.autograd.grad()的返回结果是一个 tuple，需要取出第 0 个元素才是真正的梯度。

下面使用torch.autograd.grad()求二阶导，在求一阶导时，需要设置 create_graph=True，让一阶导数 grad_1 也拥有计算图，然后再使用一阶导求取二阶导：

x = torch.tensor([3.], requires_grad=True)
y = torch.pow(x, 2)     # y = x**2
# 如果需要求 2 阶导，需要设置 create_graph=True，让一阶导数 grad_1 也拥有计算图
grad_1 = torch.autograd.grad(y, x, create_graph=True)   # grad_1 = dy/dx = 2x = 2 * 3 = 6
print(grad_1)
# 这里求 2 阶导
grad_2 = torch.autograd.grad(grad_1[0], x)              # grad_2 = d(dy/dx)/dx = d(2x)/dx = 2
print(grad_2)

输出：

注意：

• 在每次反向传播求导时，计算的梯度不会自动清零。如果进行多次迭代计算梯度而没有清零，那么梯度会在前一次的基础上叠加。

w = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
x = torch.tensor([2.], requires_grad=True)
# 进行 4 次反向传播求导，每次最后都没有清零
for i in range(4):
    a = torch.add(w, x)
    b = torch.add(w, 1)
    y = torch.mul(a, b)
    y.backward()
    print(w.grad)

输出：

每一次的梯度都比上一次的梯度多5，这是由于梯度不会自动清零，使用w.grad.zero_()将梯度清零

总结：

• autograd包：提供张量上的自动求导机制
• 原理：如果设置.requires_grad为True，那么将会追踪张量的所有操作。当完成计算后，可以通过调用.backward()自动计算所有的梯度。张量的所有梯度将会自动累加到.grad属性
• Function：Tensor和Function互相连接生成了一个无环图 (acyclic graph)，它编码了完整的计算历史。每个张量都有一个.grad_fn属性，该属性引用了创建Tensor自身的Function

参考资料

https://pytorch.zhangxiann.com/