PyTorch Tutorials 3 Neural Networks

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Neural Networks

使用torch.nn包来构建神经网络。

上一讲已经讲过了autograd，nn包依赖autograd包来定义模型并求导。
一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。

例如：

它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，而后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。

神经网络的典型训练过程以下：

1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型；
2. 在数据集上迭代；
3. 经过神经网络处理输入；
4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)；
5. 将梯度反向传播会网络的参数；
6. 更新网络的参数，主要使用以下简单的更新原则：
   weight = weight - learning_rate * gradient

定义网络

开始定义一个网络：

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


class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution
        # kernel
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # an affine operation: 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):
        # Max pooling over a (2, 2) window
        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:]  # all dimensions except the batch dimension
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features


net = Net()
print(net)

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)
)

在模型中必需要定义 forward 函数，backward
函数（用来计算梯度）会被autograd自动建立。
能够在 forward 函数中使用任何针对 Tensor 的操做。

net.parameters()返回可被学习的参数（权重）列表和值

params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size())  # conv1's .weight

10
torch.Size([6, 1, 5, 5])

测试随机输入32×32。
注：这个网络（LeNet）指望的输入大小是32×32，若是使用MNIST数据集来训练这个网络，请把图片大小从新调整到32×32。

input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)

tensor([[ 0.1470, -0.0240,  0.0103,  0.0705,  0.0650, -0.0010, -0.0083,  0.0556,
         -0.0686, -0.0675]], grad_fn=<AddmmBackward>)

将全部参数的梯度缓存清零，而后进行随机梯度的的反向传播：

net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))

Note

``torch.nn`` 只支持小批量输入。整个 ``torch.nn`` 包都只支持小批量样本，而不支持单个样本。 例如，``nn.Conv2d`` 接受一个4维的张量， ``每一维分别是sSamples * nChannels * Height * Width（样本数*通道数*高*宽）``。 若是你有单个样本，只需使用 ``input.unsqueeze(0)`` 来添加其它的维数

在继续以前，咱们回顾一下到目前为止用到的类。

回顾:

• torch.Tensor：一个用过自动调用 backward()实现支持自动梯度计算的 多维数组 ，
  而且保存关于这个向量的梯度 w.r.t.
• nn.Module：神经网络模块。封装参数、移动到GPU上运行、导出、加载等。
• nn.Parameter：一种变量，当把它赋值给一个Module时，被 自动 地注册为一个参数。
• autograd.Function：实现一个自动求导操做的前向和反向定义，每一个变量操做至少建立一个函数节点，每个Tensor的操做都回建立一个接到建立Tensor和 编码其历史 的函数的Function节点。

重点以下：

• 定义一个网络
• 处理输入，调用backword

还剩：

• 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) 做为输入，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包中有不少不一样的损失函数。
nn.MSELoss是一个比较简单的损失函数，它计算输出和目标间的均方偏差，
例如：

output = net(input)
target = torch.randn(10)  # 随机值做为样例
target = target.view(1, -1)  # 使target和output的shape相同
criterion = nn.MSELoss()

loss = criterion(output, target)
print(loss)

tensor(0.7241, grad_fn=<MseLossBackward>)

如今，若是您使用它的.grad_fn属性沿着loss的方向向后移动，您将看到一个计算图，以下所示:

::

input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d
      -> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear
      -> MSELoss
      -> loss

So, when we call loss.backward(), the whole graph is differentiated
w.r.t. the loss, and all Tensors in the graph that has requires_grad=True
will have their .grad Tensor accumulated with the gradient.

For illustration, let us follow a few steps backward:

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

<MseLossBackward object at 0x0000001FCC3CEEB8>
<AddmmBackward object at 0x0000001FCC3CEBE0>
<AccumulateGrad object at 0x0000001FCC3CEEB8>

反向传播

调用loss.backward()得到反向传播的偏差。

可是在调用前须要清除已存在的梯度，不然梯度将被累加到已存在的梯度。

如今，咱们将调用loss.backward()，并查看conv1层的误差（bias）项在反向传播先后的梯度。

net.zero_grad()     # 清除梯度

print('conv1.bias.grad before backward')
print(net.conv1.bias.grad)

loss.backward()

print('conv1.bias.grad after backward')
print(net.conv1.bias.grad)

conv1.bias.grad before backward
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
conv1.bias.grad after backward
tensor([-0.0024,  0.0044, -0.0027,  0.0066, -0.0034,  0.0067])

如何使用损失函数

稍后阅读：

nn包，包含了各类用来构成深度神经网络构建块的模块和损失函数，完整的文档请查看here。

剩下的最后一件事:

• 新网络的权重

更新权重

在实践中最简单的权重更新规则是随机梯度降低（SGD）：

``weight = weight - learning_rate * gradient``

咱们可使用简单的Python代码实现这个规则：

learning_rate = 0.01
    for f in net.parameters():
        f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)

可是当使用神经网络是想要使用各类不一样的更新规则时，好比SGD、Nesterov-SGD、Adam、RMSPROP等，PyTorch中构建了一个包torch.optim实现了全部的这些规则。
使用它们很是简单：

import torch.optim as optim

# create your optimizer
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# in your training loop:
optimizer.zero_grad()   # zero the gradient buffers
output = net(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()    # Does the update

.. Note::

Observe how gradient buffers had to be manually set to zero using
  ``optimizer.zero_grad()``. This is because gradients are accumulated
  as explained in `Backprop`_ section.