工业领域和python结合的职位 pytorch 工业应用

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mob64ca140b82e3 2023-12-10 11:50:27

文章标签 工业领域和python结合的职位数据神经网络 github 文章分类 Python 后端开发

什么是Pytorch

Facebook的Pytorch和Google 的TensorFlow一样，也是一款深度学习库，TensorFlow主要应用于工业生产领域之中，GitHub上的深度学习工具也多基于TensorFlow；而Pytorch在研究领域被广泛使用，越来越多的论文和新技术都基于Pytorch开发。

工业场景比研究领域相对置后，且近年来Pytorch的研究论文有逐渐增加的趋势，随着前沿技术的应用，Pytorch也可能成为一种趋势。目前常用的模型也都有对应的Pytorch版本，具体请见后面参考部分。

本篇就来学习一下Pytorch。Pytorch是Facebook开源的包含GPU加速的神经网络框架。Pytorch是torch的Python版本，也提供C++的接口。

安装

普通安装

不同的操作系统，Python版本和不同硬件（是否支持GPU）安装方法不同，具体方法见https://pytorch.org/，如下图所示：

工业领域和python结合的职位 pytorch 工业应用_神经网络

安装好之后，用以下方法，可查看torch版本:

import torch
print(torch.__version__)

下载源码

$ git clone --recursive [https://github.com/pytorch/pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch) # 下载源码 
$ git clone [https://github.com/pytorch/examples.git](https://github.com/pytorch/examples.git) # 下载例程

实例

pytorch/examples/中包括各种例程，其中mnist手写数字识别是深度学习中最常用的示例数据，其Pytorch例程只有百余行，核心代码在50行左右。下面将讲解其核心函数。

首先，它实现了基于Module的类，用于描述神经网络，其中构造函数init()定义了网络结构，函数forward()描述了前向传播的方法。

class Net(nn.Module): # 定义神经网络
    def __init__(self): # 构建网络
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1) # 卷积层，输入为1，输出为20，卷积核5x5
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500) # 全连接层，输入为4*4*50，输出为500
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
    def forward(self, x): # 前向传播
        x = F.relu(self.conv1(x)) # 激活函数
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2) # 最大池化
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = x.view(-1, 4*4*50) # 改变形状，将数据展开
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

然后，分别实现了训练train和测试test两个函数，train将整体数据分块batch代入模型训练，再用损失函数计算误差，求梯度，并用优化器调整网络参数。

def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): # 整体数据分块训练
    data, target = data.to(device), target.to(device)
    optimizer.zero_grad() # 清空了grad，而非params
    output = model(data)
    loss = F.nll_loss(output, target) # 误差函数将output与target设入loss
    loss.backward() # 反向传播，修改了网络参数中的grad
    optimizer.step() # 根据反向传播梯度更新网络参数
    if batch_idx % args.log_interval == 0:
        print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100\. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

主程序根据迭代次数（epoch），多次调用train和test训练模型。

model = Net().to(device)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), # 神经网络参数设置给优化器
lr=args.lr, momentum=args.momentum)
for epoch in range(1, args.epochs + 1): # 所有数据训练多次
    train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)
    test(args, model, device, test_loader)