[人工智能]PyTorch学习——神经网络

import torch as t
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

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定义网络
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# 搭建的所有神经网络，都必须从nn.Module类继承
class Net(nn.Module):

    def __init__(self):

        # nn.Module 子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数
        # 下式等价于nn.module.__init__(self)
        super(Net, self).__init__()

        # Conv2d，二维卷积
        # 卷积层'1'表示输入的图片为单通道。RGB图像通道数为'3'
        # '6'表示输出通道数，
        # '5'表示卷积核为 5*5。当卷积核不规则时，使用元组表示，例如(4, 5)
        # 5*5 的卷积核里面的数据是pytorch自动生成的
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        # 卷积层
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)

        # 仿射层/全连接层， y = wx+b
        # in_features由输入张量的形状决定，
        # out_features则决定了输出张量的形状
        self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84,10)

    # 向前传播
    # x 为输入
    def forward(self, x):
        # 卷积 -> 激活 -> 池化
        # self.conv1(x) 卷积层，将 tensor() 与 5*5 方框依次相乘
        # F.relu() 修正激活函数
        # max_pool2d 最大池化层，选 2*2 方框中的最大值
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)

        # 相当于numpy中resize（）的功能
        # 再看一个例子：
        # a = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
        # print(a.view(3, 2))
        # 将会得到：
        # tensor([[1., 2.],
        #         [3., 4.],
        #         [5., 6.]])
        # reshape为'-1'表示自适应
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建一个
net = Net()
print('net: \n' + str(net))

# 分割测试样例
print('-'*30)

params = list(net.parameters())
print('len(params): ' + str(len(params)))

# 分割测试样例
print('-'*30)

print('name:parameters.size(): ')
for name, parameters in net.named_parameters():
    print(name, ':', parameters.size())

# 分割测试样例
print('-'*30)

input = t.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print('out.size(): ' + str(out.size()))

# 分割测试样例
print('-'*30)

# 所有参数的梯度清零
net.zero_grad()
# 反向传播
out.backward(t.ones(1,10))

# torch.nn只支持mini-batches，不支持一次只输入一个样本，
# 即一次必须是一个batch
# 如果只想输入一个样本，可通过设置样本数目为1

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损失函数
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output  = net(input)
target = t.arange(0, 10).view(1, 10).float()
# nn.MSELoss() 计算均方误差
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)
print('loss: ' + str(loss))

# 分割测试样例
print('-'*30)

# 运行 .backward ，观察调用前和调用后的grad
# 把 net 中所有可学习传输的梯度清零
net.zero_grad()
print('反向传播之前 conv1.bias 的梯度： \n' + str(net.conv1.bias.grad))
loss.backward()
print('反向传播之后 conv1.bias 的梯度： \n' + str(net.conv1.bias.grad))

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优化器
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# 手动实现
learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():
    f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)


#新建一个优化器，指定要调整的参数和学习率
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)

# 在训练过程中
# 先梯度清零(与net.zero_grad()效果一样)
optimizer.zero_grad()

# 计算损失
output = net(input)
loss = criterion(output, target)

#反向传播
loss.backward()

#更新参数
optimizer.step()