PyTorch 60 分钟入门教程：PyTorch 训练分类器
你已经了解了如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。
现在你也许会想应该怎么处理数据？
通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor
- 对于图像，可以用 Pillow，OpenCV
- 对于语音，可以用 scipy，librosa
- 对于文本，可以直接用 Python 或 Cython 基础数据加载模块，或者用 NLTK 和 SpaCy
特别是对于视觉，我们已经创建了一个叫做 totchvision 的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.DataLoader。
这提供了极大的便利，并且避免了编写“样板代码”。
对于本教程，我们将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为3*32*32，也就是RGB的3层颜色通道，每层通道内的尺寸为32*32。
训练一个图像分类器
我们将按次序的做如下几步：
- 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集
- 定义一个卷积神经网络
- 定义一个损失函数
- 在训练样本数据上训练网络
- 在测试样本数据上测试网络
加载并归一化 CIFAR10
使用 torchvision ,用它来加载 CIFAR10 数据非常简单。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors。
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
输出：
Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz Files already downloaded and verified
让我们来展示其中的一些训练图片。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# functions to show an image
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # unnormalize
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
输出：
cat plane ship frog
在这之前先 从神经网络章节 复制神经网络，并修改它为3通道的图片(在此之前它被定义为1通道)
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
让我们使用分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数，动量SGD做优化器。
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
这里事情开始变得有趣，我们只需要在数据迭代器上循环传给网络和优化器 输入就可以。
for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# get the inputs
inputs, labels = data
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward + backward + optimize
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
[1, 2000] loss: 2.187 [1, 4000] loss: 1.852 [1, 6000] loss: 1.672 [1, 8000] loss: 1.566 [1, 10000] loss: 1.490 [1, 12000] loss: 1.461 [2, 2000] loss: 1.389 [2, 4000] loss: 1.364 [2, 6000] loss: 1.343 [2, 8000] loss: 1.318 [2, 10000] loss: 1.282 [2, 12000] loss: 1.286 Finished Training
在测试集上测试网络
我们已经通过训练数据集对网络进行了2次训练，但是我们需要检查网络是否已经学到了东西。
我们将用神经网络的输出作为预测的类标来检查网络的预测性能，用样本的真实类标来校对。如果预测是正确的，我们将样本添加到正确预测的列表里。
好的，第一步，让我们从测试集中显示一张图像来熟悉它。
输出：
GroundTruth: cat ship ship plane
现在让我们看看 神经网络认为这些样本应该预测成什么：
outputs = net(images)
输出是预测与十个类的近似程度，与某一个类的近似程度越高，网络就越认为图像是属于这一类别。所以让我们打印其中最相似类别类标：
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
for j in range(4)))
输出：
Predicted: cat ship car ship
结果看起开非常好，让我们看看网络在整个数据集上的表现。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
输出：
Accuracy of the network on the 10000 test images: 54 %
这看起来比随机预测要好，随机预测的准确率为10%（随机预测出为10类中的哪一类）。看来网络学到了东西。
class_correct = list(0. for i in range(10))
class_total = list(0. for i in range(10))
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
c = (predicted == labels).squeeze()
for i in range(4):
label = labels[i]
class_correct[label] += c[i].item()
class_total[label] += 1
for i in range(10):
print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))
输出：
Accuracy of plane : 57 % Accuracy of car : 73 % Accuracy of bird : 49 % Accuracy of cat : 54 % Accuracy of deer : 18 % Accuracy of dog : 20 % Accuracy of frog : 58 % Accuracy of horse : 74 % Accuracy of ship : 70 % Accuracy of truck : 66 %
所以接下来呢？
我们怎么在GPU上跑这些神经网络？
在GPU上训练
就像你怎么把一个张量转移到GPU上一样，你要将神经网络转到GPU上。
如果CUDA可以用，让我们首先定义下我们的设备为第一个可见的cuda设备。
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:
print(device)
输出：
cuda:0
本节剩余部分都会假定设备就是台CUDA设备。
接着这些方法会递归地遍历所有模块，并将它们的参数和缓冲器转换为CUDA张量。
net.to(device)
记住你也必须在每一个步骤向GPU发送输入和目标：
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
为什么没有注意到与CPU相比巨大的加速？因为你的网络非常小。
练习：尝试增加你的网络宽度（首个 nn.Conv2d 参数设定为 2，第二个nn.Conv2d参数设定为1–它们需要有相同的个数），看看会得到怎么的速度提升。
目标：
- 深度理解了PyTorch的张量和神经网络
- 训练了一个小的神经网络来分类图像
在多个GPU上训练
如果你想要来看到大规模加速，使用你的所有GPU，请查看：数据并行性（https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html）。PyTorch 60 分钟入门教程：数据并行处理
下载 Python 源代码：
下载 Jupyter 源代码：
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