[人工智能]task3:Pytorch主要组成模块

基本配置
如下是一些需要导入的包

import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer

对如下超参数进行统一设置：

batch size

• 初始学习率（初始）
• 训练次数（max_epochs）
• GPU配置

batch_size = 16
lr = 1e-4
max_epochs = 100

GPU配置方法有两种：

方案一：使用os.environ，这种情况如果使用GPU不需要设置

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’

方案二：使用“device”，后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可

device = torch.device(“cuda:1” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)

2.数据读入
PyTorch数据读入是通过Dataset+Dataloader的方式完成的，Dataset定义好数据的格式和数据变换形式，Dataloader用iterative的方式不断读入批次数据。其中Dataset类可自定义，同时定义的类需要继承pytorch自身的Dataset类。
构建好Datadet后，就可以使用DataLoader来按批次读入数据了。
3.模型构建

import torch
from torch import nn

class MLP(nn.Module):
  # 声明带有模型参数的层，这里声明了两个全连接层
  def __init__(self, **kwargs):
    # 调用MLP父类Block的构造函数来进行必要的初始化。这样在构造实例例时还可以指定其他函数
    super(MLP, self).__init__(**kwargs)
    self.hidden = nn.Linear(784, 256)
    self.act = nn.ReLU()
    self.output = nn.Linear(256,10)
    
   # 定义模型的前向计算，即如何根据输入x计算返回所需要的模型输出
  def forward(self, x):
    o = self.act(self.hidden(x))
    return self.output(o) 

这部分关于神经网络的介绍非常丰富，让我有点头脑风暴，还需要再吸收一下。
5.损失函数
一个好的训练离不开优质的负反馈，这里的损失函数就是模型的负反馈。
这里介绍的损失函数一共15个常用的损失函数，，并详细介绍每个损失函数的功能介绍、数学公式和调用代码。当然，PyTorch的损失函数还远不止这些，在解决实际问题的过程中需要进一步探索、借鉴现有工作，或者设计自己的损失函数。
6.优化器
优化器就是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。
Pytorch很人性化的给我们提供了一个优化器的库torch.optim，在这里面给我们提供了十种优化器。

• torch.optim.ASGD
• torch.optim.Adadelta
• torch.optim.Adagrad
• torch.optim.Adam
• torch.optim.AdamW
• torch.optim.Adamax
• torch.optim.LBFGS
• torch.optim.RMSprop
• torch.optim.Rprop
• torch.optim.SGD
• torch.optim.SparseAdam

而以上这些优化算法均继承于Optimizer
注意：

1. 每个优化器都是一个类，我们一定要进行实例化才能使用。

2. optimizer在一个神经网络的epoch中需要实现下面两个步骤：
   梯度置零
   梯度更新

3. 优化器的选择是需要根据模型进行改变的，不存在绝对的好坏之分，我们需要多进行一些测试。
   训练与评估
   完成了上述设定后就可以加载数据开始训练模型了。首先应该设置模型的状态：如果是训练状态，那么模型的参数应该支持反向传播的修改；如果是验证/测试状态，则不应该修改模型参数。在PyTorch中，模型的状态设置非常简便，如下的两个操作二选一即可：

model.train()   # 训练状态
model.eval()   # 验证/测试状态

步骤：
读取数据

for data, label in train_loader:

数据放到GPU上用于后续计算，以.cuda()为例

data, label = data.cuda(), label.cuda()

做训练前先将优化器梯度置零

optimizer.zero_grad()

之后将data送入模型中训练：

output = model(data)

根据预先定义的criterion计算损失函数：

loss = criterion(output, label)

将loss反向传播回网络：

loss.backward()

使用优化器更新模型参数：

optimizer.step()

至此训练完成。
验证/测试的流程基本与训练过程一致，不同点在于：

• 需要预先设置torch.no_grad，以及将model调至eval模式
• 不需要将优化器的梯度置零
• 不需要将loss反向回传到网络
• 不需要更新optimizer

完整训练过程如下：
def train(epoch):
    model.train()
    train_loss = 0
    for data, label in train_loader:
        data, label = data.cuda(), label.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(label, output)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss/len(train_loader.dataset)
		print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch, train_loss))

完整验证过程如下：

```python
def val(epoch):       
    model.eval()
    val_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for data, label in val_loader:
            data, label = data.cuda(), label.cuda()
            output = model(data)
            preds = torch.argmax(output, 1)
            loss = criterion(output, label)
            val_loss += loss.item()*data.size(0)
            running_accu += torch.sum(preds == label.data)
    val_loss = val_loss/len(val_loader.dataset)
    print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch, val_loss))

8.可视化
在PyTorch深度学习中，可视化是一个可选项，指的是某些任务在训练完成后，需要对一些必要的内容进行可视化。