《临时笔记》用pytorch踩过的坑

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pytorch中的交叉熵

pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax操作的，因此只需要喂入原始的数据结果即可，不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段，里面是内置了softmax操作的，因此只需要喂入原始的数据结果即可，不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]

pytorch中的MSELoss和KLDivLoss

在深度学习中，MSELoss均方差损失和KLDivLossKL散度是经常使用的两种损失，在pytorch中，也有这两个函数，如:

loss = nn.MSELoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
output = loss(input, target)
output.backward()

这个时候我们要注意到，我们的标签target是需要一个不能被训练的，也就是requires_grad=False的值，否则将会报错，出现如：

AssertionError: nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets - please mark these variables as volatile or not requiring gradients

我们注意到，其实不只是MSELoss，其他很多loss，比如交叉熵，KL散度等，其target都需要是一个不能被训练的值的，这个和TensorFlow中的tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2不太一样，后者可以使用可训练的target，具体见[3]

在验证和测试阶段取消掉梯度（no_grad）

一般来说，我们在进行模型训练的过程中，因为要监控模型的性能，在跑完若干个epoch训练之后，需要进行一次在验证集[4]上的性能验证。一般来说，在验证或者是测试阶段，因为只是需要跑个前向传播(forward)就足够了，因此不需要保存变量的梯度。保存梯度是需要额外显存或者内存进行保存的，占用了空间，有时候还会在验证阶段导致OOM(Out Of Memory)错误，因此我们在验证和测试阶段，最好显式地取消掉模型变量的梯度。
在pytroch 0.4及其以后的版本中，用torch.no_grad()这个上下文管理器就可以了，例子如下：

model.train()
# here train the model, just skip the codes
model.eval() # here we start to evaluate the model
with torch.no_grad():
	for each in eval_data:
		data, label = each
		logit = model(data)
		... # here we just skip the codes

如上，我们只需要在加上上下文管理器就可以很方便的取消掉梯度。这个功能在pytorch以前的版本中，通过设置volatile=True生效，不过现在这个用法已经被抛弃了。

显式指定model.train()和model.eval()

我们的模型中经常会有一些子模型，其在训练时候和测试时候的参数是不同的，比如dropout[6]中的丢弃率和Batch Normalization[5]中的γ\gamma和β\beta等，这个时候我们就需要显式地指定不同的阶段（训练或者测试），在pytorch中我们通过model.train()和model.eval()进行显式指定，具体如：

model = CNNNet(params)
# here we start the training
model.train()
for each in train_data:
	data, label = each
	logit = model(data)
	loss = criterion(logit, label)
	... # just skip
# here we start the evaluation

model.eval() 
with torch.no_grad(): # we dont need grad in eval phase
	for each in eval_data:
		data, label = each
		logit = model(data)
		loss = criterion(logit, label)
		... # just skip

注意，在模型中有BN层或者dropout层时，在训练阶段和测试阶段必须显式指定train()和eval()。

关于retain_graph的使用

在对一个损失进行反向传播时，在pytorch中调用out.backward()即可实现，给个小例子如：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10,2)
        self.act = nn.ReLU()
    def forward(self,inputv):
        return self.act(self.fc1(inputv))
n = net()
opt = torch.optim.Adam(n.parameters(),lr=3e-4)
inputv = torch.tensor(np.random.normal(size=(4,10))).float()
output = n(inputv)
target = torch.tensor(np.ones((4,2))).float()
loss = nn.functional.mse_loss(output, target)
loss.backward() # here we calculate the gradient w.r.t the leaf

对loss进行反向传播就可以求得∂loss∂wi,j\dfrac{\partial{\mathrm{loss}}}{\partial{w_{i,j}}}，即是损失对于每个叶子节点的梯度。我们注意到，在.backward()这个API的文档中，有几个参数，如:

backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)

这里我们关注的是retain_graph这个参数，这个参数如果为False或者None则在反向传播完后，就释放掉构建出来的graph，如果为True则不对graph进行释放[7][8]。

我们这里就有个问题，我们既然已经计算忘了梯度了，为什么还要保存graph呢？直接释放掉等待下一个迭代不就好了吗，不释放掉不会白白浪费内存吗？我们这里根据[7]中的讨论，简要介绍下为什么在某些情况下需要保留graph。如下图所示，我们用代码构造出此graph:

import torch
from torch.autograd import Variable
a = Variable(torch.rand(1, 4), requires_grad=True)
b = a**2
c = b*2
d = c.mean()
e = c.sum()

graph
如果我们第一次需要对末节点d进行求梯度，我们有:

d.backward()

问题是在执行完反向传播之后，因为没有显式地要求它保留graph，系统对graph内存进行释放，如果下一步需要对节点e进行求梯度，那么将会因为没有这个graph而报错。因此有例子：

d.backward(retain_graph=True) # fine
e.backward(retain_graph=True) # fine
d.backward() # also fine
e.backward() # error will occur!

利用这个性质在某些场景是有作用的，比如在对抗生成网络GAN中需要先对某个模块比如生成器进行训练，后对判别器进行训练，这个时候整个网络就会存在两个以上的loss，例子如:

G_loss = ...
D_loss = ...

opt.zero_grad() # 对所有梯度清0
D_loss.backward(retain_graph=True) # 保存graph结构，后续还要用
opt.step() # 更新梯度，只更新D的，因为只有D的不为0

opt.zero_grad() # 对所有梯度清0
G_loss.backward(retain_graph=False) # 不保存graph结构了，可以释放graph，
# 下一个迭代中通过forward还可以build出来的
opt.step() # 更新梯度，只更新G的，因为只有G的不为0

这个时候就可以对网络中多个loss进行分步的训练了。

进行梯度累积，实现内存紧张情况下的大batch_size训练

在上面讨论的retain_graph参数中，还可以用于累积梯度，在GPU显存紧张的情况下使用可以等价于用更大的batch_size进行训练。首先我们要明白，当调用.backward()时，其实是对损失到各个节点的梯度进行计算，计算结果将会保存在各个节点上，如果不用opt.zero_grad()对其进行清0，那么只要你一直调用.backward()梯度就会一直累积，相当于是在大的batch_size下进行的训练。我们给出几个例子阐述我们的观点。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
class net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10,2)
        self.act = nn.ReLU()
    def forward(self,inputv):
        return self.act(self.fc1(inputv))
n = net()
inputv = torch.tensor(np.random.normal(size=(4,10))).float()
output = n(inputv)
target = torch.tensor(np.ones((4,2))).float()
loss = nn.functional.mse_loss(output, target)
loss.backward(retain_graph=True)
opt = torch.optim.Adam(n.parameters(),lr=0.01)
for each in n.parameters():
    print(each.grad)

第一次输出:

tensor([[ 0.0493, -0.0581, -0.0451,  0.0485,  0.1147,  0.1413, -0.0712, -0.1459,
          0.1090, -0.0896],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,
          0.0000,  0.0000]])
tensor([-0.1192,  0.0000])

在运行一次loss.backward(retain_graph=True)，输出为:

tensor([[ 0.0987, -0.1163, -0.0902,  0.0969,  0.2295,  0.2825, -0.1424, -0.2917,
          0.2180, -0.1792],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,
          0.0000,  0.0000]])
tensor([-0.2383,  0.0000])

同理，第三次：

tensor([[ 0.1480, -0.1744, -0.1353,  0.1454,  0.3442,  0.4238, -0.2136, -0.4376,
          0.3271, -0.2688],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000,
          0.0000,  0.0000]])
tensor([-0.3575,  0.0000])

运行一次opt.zero_grad()，输出为：

tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
tensor([0., 0.])

现在明白为什么我们一般在求梯度时要用opt.zero_grad()了吧，那是为什么不要这次的梯度结果被上一次给影响，但是在某些情况下这个‘影响’是可以利用的。

调皮的dropout

这个在利用torch.nn.functional.dropout的时候，其参数为：

torch.nn.functional.dropout(input, p=0.5, training=True, inplace=False)

注意这里有个training指明了是否是在训练阶段，是否需要对神经元输出进行随机丢弃，这个是需要自行指定的，即便是用了model.train()或者model.eval()都是如此，这个和torch.nn.dropout不同，因为后者是一个层(Layer)，而前者只是一个函数，不能纪录状态[9]。

嘿，检查自己，说你呢, index_select

torch.index_select()是一个用于索引给定张量中某一个维度中元素的方法，其API手册如：

torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor
Parameters:	
	input (Tensor) – 输入张量，需要被索引的张量
	dim (int) – 在某个维度被索引
	index (LongTensor) – 一维张量，用于提供索引信息
	out (Tensor, optional) – 输出张量，可以不填

其作用很简单，比如我现在的输入张量为1000 * 10的尺寸大小，其中1000为样本数量，10为特征数目，如果我现在需要指定的某些样本，比如第1-100,300-400等等样本，我可以用一个index进行索引，然后应用torch.index_select()就可以索引了，例子如：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-0.4664,  0.2647, -0.1228, -1.1068],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> indices = torch.tensor([0, 2])
>>> torch.index_select(x, 0, indices) # 按行索引
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> torch.index_select(x, 1, indices) # 按列索引
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
        [-0.4664, -0.1228],
        [-1.1734,  0.7230]])

然而有一个问题是，pytorch似乎在使用GPU的情况下，不检查index是否会越界，因此如果你的index越界了，但是报错的地方可能不在使用index_select()的地方，而是在后续的代码中，这个似乎就需要留意下你的index了。同时，index是一个LongTensor，这个也是要留意的。

悄悄地更新，BN层就是个小可爱

在trainning状态下，BN层的统计参数running_mean和running_var是在调用forward()后就更新的，这个和一般的参数不同，容易造成疑惑，考虑到篇幅较长，请移步到[11]。

F.interpolate的问题

我们经常需要对图像进行插值，而pytorch的确也是提供对以tensor形式表示的图像进行插值的功能，那就是函数torch.nn.functional.interpolate[12]，但是我们注意到这个插值函数有点特别，它是对以batch为单位的图像进行插值的，如果你想要用以下的代码去插值：

image = torch.rand(3,112,112) # H = 112, W = 112, C = 3的图像
image = torch.nn.functional.interpolate(image, size=(224,224))

那么这样就会报错，因为此处的size只接受一个整数，其对W这个维度进行缩放，这里，interpolate会认为3是batch_size，因此如果需要对图像的H和W进行插值，那么我们应该如下操作：

image = torch.rand(3,112,112) # H = 112, W = 112, C = 3的图像
image = image.unsqueeze(0) # shape become (1,3,112,112)
image = torch.nn.functional.interpolate(image, size=(224,224))

Reference

[1]. Why does CrossEntropyLoss include the softmax function?
[2]. Do I need to use softmax before nn.CrossEntropyLoss()?
[3]. tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 将在未来弃用
[4]. 训练集，测试集，检验集的区别与交叉检验
[5]. Ioffe S, Szegedy C. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift[J]. arXiv preprint arXiv:1502.03167, 2015.
[6]. Hinton G E, Srivastava N, Krizhevsky A, et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors[J]. arXiv preprint arXiv:1207.0580, 2012.
[7]. What does the parameter retain_graph mean in the Variable’s backward() method?
[8]. https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html?highlight=backward#torch.Tensor.backward
[9] https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=dropout#torch.nn.functional.dropout
[10]. index_select doesnt return errors when out of bounds (GPU only) #571
[11]. Pytorch的BatchNorm层使用中容易出现的问题
[12]. https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#torch.nn.functional.interpolate

posted @ 2018-10-01 13:38  FesianXu  阅读(86)  评论(0)  编辑  收藏  举报