PyTorch 神经网络
原文: https://///pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html
译者: bat67
验证者: FontTian
作者: Soumith Chintala
可以使用torch.nn
包来构建神经网络.
我们以及介绍了autograd
,nn
包依赖于autograd
包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module
包含各个层和一个forward(input)
方法,该方法返回output
。
例如,下面这个神经网络可以对数字进行分类:
这是一个简单的前馈神经网络(feed-forward network)。它接受一个输入,然后将它送入下一层,一层接一层的传递,最后给出输出。
一个神经网络的典型训练过程如下:
- 定义包含一些可学习参数(或者叫权重)的神经网络
- 在输入数据集上迭代
- 通过网络处理输入
- 计算损失(输出和正确答案的距离)
- 将梯度反向传播给网络的参数
- 更新网络的权重,一般使用一个简单的规则:
weight = weight - learning_rate * gradient
定义网络
让我们定义这样一个网络:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 输入图像channel:1;输出channel:6;5x5卷积核
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
# 仿射变换:y = Wx + b
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
# 2x2 Max pooling
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:] # 除去批大小维度的其余维度
num_features = 1
for s in size:
num_features *= s
return num_features
net = Net()
print(net)
输出:
Net(
(conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(fc1): Linear(in_features=400, 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)
)
我们只需要定义 forward
函数,backward
函数会在使用autograd
时自动定义,backward
函数用来计算导数。可以在 forward
函数中使用任何针对张量的操作和计算。
一个模型的可学习参数可以通过net.parameters()
返回
params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size()) # conv1's .weight
输出:
10
torch.Size([6, 1, 5, 5])
让我们尝试一个随机的32x32的输入。注意,这个网络(LeNet)的期待输入是32x32。如果使用MNIST数据集来训练这个网络,要把图片大小重新调整到32x32。
input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)
输出:
tensor([[ 0.0399, -0.0856, 0.0668, 0.0915, 0.0453, -0.0680, -0.1024, 0.0493,
-0.1043, -0.1267]], grad_fn=<AddmmBackward>)
清零所有参数的梯度缓存,然后进行随机梯度的反向传播:
net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))
注意:
torch.nn
只支持小批量处理(mini-batches)。整个torch.nn
包只支持小批量样本的输入,不支持单个样本。
比如,nn.Conv2d
接受一个4维的张量,即nSamples x nChannels x Height x Width
如果是一个单独的样本,只需要使用input.unsqueeze(0)
来添加一个“假的”批大小维度。
在继续之前,让我们回顾一下到目前为止看到的所有类。
复习:
torch.Tensor
- 一个多维数组,支持诸如backward()
等的自动求导操作,同时也保存了张量的梯度。
nn.Module
- 神经网络模块。是一种方便封装参数的方式,具有将参数移动到GPU、导出、加载等功能。
nn.Parameter
- 张量的一种,当它作为一个属性分配给一个Module
时,它会被自动注册为一个参数。
autograd.Function
- 实现了自动求导前向和反向传播的定义,每个Tensor
至少创建一个Function
节点,该节点连接到创建Tensor
的函数并对其历史进行编码。
目前为止,我们讨论了:
- 定义一个神经网络
- 处理输入调用
backward
还剩下:
- 计算损失
- 更新网络权重
损失函数
一个损失函数接受一对(output, target)作为输入,计算一个值来估计网络的输出和目标值相差多少。
译者注:output为网络的输出,target为实际值
nn包中有很多不同的损失函数。nn.MSELoss
是比较简单的一种,它计算输出和目标的均方误差(mean-squared error)。
例如:
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)
输出:
tensor(1.0263, grad_fn=<MseLossBackward>)
现在,如果使用loss
的.grad_fn
属性跟踪反向传播过程,会看到计算图如下:
input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d
-> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear
-> MSELoss
-> loss
所以,当我们调用loss.backward()
,整张图开始关于loss微分,图中所有设置了requires_grad=True
的张量的.grad
属性累积着梯度张量。
为了说明这一点,让我们向后跟踪几步:
print(loss.grad_fn) # MSELoss
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0]) # Linear
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0]) # ReLU
输出:
<MseLossBackward object at 0x7f94c821fdd8>
<AddmmBackward object at 0x7f94c821f6a0>
<AccumulateGrad object at 0x7f94c821f6a0>
反向传播
我们只需要调用loss.backward()
来反向传播权重。我们需要清零现有的梯度,否则梯度将会与已有的梯度累加。
现在,我们将调用loss.backward()
,并查看conv1层的偏置(bias)在反向传播前后的梯度。
net.zero_grad() # 清零所有参数(parameter)的梯度缓存
print('conv1.bias.grad before backward')
print(net.conv1.bias.grad)
loss.backward()
print('conv1.bias.grad after backward')
print(net.conv1.bias.grad)
输出:
conv1.bias.grad before backward
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
conv1.bias.grad after backward
tensor([ 0.0084, 0.0019, -0.0179, -0.0212, 0.0067, -0.0096])
现在,我们已经见到了如何使用损失函数。
稍后阅读
神经网络包包含了各种模块和损失函数,这些模块和损失函数构成了深度神经网络的构建模块。完整的文档列表见这里。
现在唯一要学习的是:
* 更新网络的权重
更新权重
最简单的更新规则是随机梯度下降法(SGD):
weight = weight - learning_rate * gradient
我们可以使用简单的python代码来实现:
learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():
f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)
然而,在使用神经网络时,可能希望使用各种不同的更新规则,如SGD、Nesterov-SGD、Adam、RMSProp等。为此,我们构建了一个较小的包torch.optim
,它实现了所有的这些方法。使用它很简单:
import torch.optim as optim
## 创建优化器(optimizer)
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
## 在训练的迭代中:
optimizer.zero_grad() # 清零梯度缓存
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step() # 更新参数
注意:
观察梯度缓存区是如何使用optimizer.zero_grad()
手动清零的。这是因为梯度是累加的,正如前面反向传播章节叙述的那样。