PyTorch：进阶训练技巧
1. 自定义损失函数
torch.nn 模块中提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss等。
然而，随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的 Loss，比如 DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss等。这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，可能没必要也难以及时被 PyTorch 全部添加到库中。另外，在科学研究中，我们往往会提出全新的损失函数来提升模型的表现，比如增加一些惩罚项来避免过拟合问题。
因此，我们需要学会如何自定义损失函数。
我们可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数，如下所示：
def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target)**2) # MSE（均方误差）
return loss
虽然以函数定义的方式很简单，但是以类方式定义更加常用。DiceLoss 的实现代码如下所示：
class DiceLoss(nn.Module):
def __init__(self,weight=None,size_average=True):
super(DiceLoss,self).__init__()
# weight: 给予每个类别不同的权重，默认是相同权重，若赋值，则 shape 要与 targets 一致
# size_average: 是否要对 loss 求平均
def forward(self,inputs,targets,smooth=1):
inputs = F.sigmoid(inputs) #离散化为 0 或 1
inputs = inputs.view(-1) # 平铺为向量
targets = targets.view(-1) # 平铺为向量
intersection = (inputs * targets).sum() # 计算交集，越大越好
dice = (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth) # smooth 避免分子和分母为 0 的情况
return 1 - dice
# 使用方法
criterion = DiceLoss()
loss = criterion(input,targets)
注：在自定义损失函数时，我们最好全程使用 PyTorch 提供的张量计算接口，这样就不需要我们实现自动求导功能。
2. 动态调整学习率
学习率的选择是深度学习中一个困扰人们许久的问题，学习速率设置过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率太大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡。
一般来说，我们希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络更好的收敛到最优解。我们可以通过一个适当的学习率调整方法来完成这个任务。
2.1 Optimizer 机制
每个 Optimizer 都维护一个 param_groups 的 list，该 list 中维护需要优化的参数以及对应的属性设置，结构如下：
-param_groups
-0(dict) # 第一组参数
params: # 维护要更新的参数
lr: # 该组参数的学习率
betas:
eps: # 该组参数的学习率最小值
weight_decay: # 该组参数的权重衰减系数
amsgrad:
-1(dict) # 第二组参数
-2(dict) # 第三组参数
...
Optimizer 是用来更新网络参数的，而 Optimizer 中的学习率 lr 值会影响参数更新后的值。也就是说，通过修改 Optimizer 中各个参数的 lr，可以影响训练的快慢，也可以对不同的参数设置不同的学习率，甚至只更新一部分参数。
我们需要新的一种方法，能像 Optimizer 更新 model 的参数一样，去更新 Optimizer 的属性，比如 lr。这个方法在 PyTorch 中被称为 scheduler。
2.2 使用官方 scheduler
PyTorch 已经在 torch.optim.lr_scheduler 封装好了一些动态调整学习率的方法供我们使用，下面是最常用的四种：
- StepLR：学习率每隔一定步数（或者epoch）就减少为原来的gamma分之一
- MultiStepLR：按照非固定的步长更新学习率
- ExponentialLR：学习率按照指数的形式衰减，参数gamma表示衰减的底数
- CosineAnnealingLR：学习率按照周期变化，并不是衰减
以指数衰减策略为例，实现代码如下：
import torch.optim.Adamimport torch.optim.SGD
class Net(nn.Module):
...
model = Net() # 待训练的模型
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 优化器定义，绑定待训练的模型
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.98) # 更新器定义，绑定优化器
# 调用顺序
loss.backward() # 反向传播，计算梯度
optimizer.step() # 根据梯度和学习率等更新参数
scheduler.step() # 更新优化器中的学习率（一般根据 epoch 来调整）
optimizer.zero_grad() # 将梯度归零（并不会更改已经更新的学习率）
2.3 自定义 scheduler
在实验中可能碰到需要我们自己定义学习率调整策略的情况：自定义函数 adjust_learning_rate 来改变 param_group 中 lr 的值，如下所示：
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, args.lr):
lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30)) # 学习率每 30 轮下降为原来的 1/10; 这行代码是最关键的，可以自定义
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr
args.lr = 0.0005
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = args.lr ,momentum = 0.9) # 赋值，初始化
for epoch in range(100):
train(...)
validate(...)
adjust_learning_rate(optimizer, epoch, args.lr) # 更新学习率
3. 模型微调（Finetune）
我们可以先找到一个同类的训练好的模型，然后换成自己的数据通过训练调整一下参数，这样可以方便我们快速完成自己的任务。
在PyTorch中提供了许多预训练好的网络模型（VGG，ResNet系列，mobilenet系列等），这些模型都是PyTorch官方在相应的大型数据集训练好的。
3.1 模型微调的流程
- 在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型，即源模型。
- 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。
- 为目标模型添加一个输出⼤小为⽬标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。
- 在目标数据集上训练目标模型。我们将从头训练输出层，而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。
3.2 使用已有模型结构
这里我们以torchvision中的常见模型为例，列出了如何在图像分类任务中使用PyTorch提供的常见模型结构和参数。对于其他任务和网络结构，使用方式是类似的：
import torchvision.models as models # 有很多预训练模型可供选择
resnet18 = models.resnet18()
# 使用 pretrained 来决定是否使用预训练好的权重，默认状态下为 False
# 若模型或模型权重的下载速度慢，可手动下载并手动载入，使用 model.load_state_dict()
3.3 训练特定层
在默认情况下，参数的属性.requires_grad = True。如果我们只想为新初始化的层计算梯度，其他参数不进行改变，那我们需要通过设置requires_grad = False来冻结部分层。PyTorch官方中提供了这样一个例程：
# 当 feature_extracting 为 TRUE 时，冻结所有层的参数更新
def set_parameter_requires_grad(model, feature_extracting):
if feature_extracting:
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
下面我们将输出改为 4 类，但是仅改变最后一层的模型参数，不改变特征提取的模型参数。
注意：我们先冻结模型参数的梯度，再对模型输出部分的全连接层进行修改，这样修改后的全连接层的参数就是可计算梯度的。
import torchvision.models as models
# 冻结参数的梯度
feature_extract = True
model = models.resnet18(pretrained=True)
set_parameter_requires_grad(model, feature_extract)
# 修改模型
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(in_features=num_ftrs, out_features=4, bias=True)
可以发现，只有更新的 model.fc 涉及的两类变量的 requires_grad 为 True。
除了使用torchvision.models进行预训练以外，还有一个常见的预训练模型库，叫做 timm。timm 提供了许多计算机视觉的SOTA模型，可以当作是torchvision的扩充版本，并且里面的模型在准确度上也较高。
4. 数据增强
深度学习最重要的是数据。我们需要大量数据才能避免模型的过度拟合。但是我们在许多场景无法获得大量数据，例如医学图像分析。
数据增强技术的存在是为了解决这个问题，可提高训练数据集的大小和质量，以便我们可以使用它们来构建更好的深度学习模型。
本节以 imgaug 库为例，介绍图像数据的增强算法。
4.1 图像数据读取
import imageio
import imgaug as ia
%matplotlib inline
# 图片的读取
img = imageio.imread("./Lenna.png")
# 使用Image进行读取
# img = Image.open("./Lenna.png")
# image = np.array(img)
# ia.imshow(image)
# 可视化图片
ia.imshow(img)
4.2 单张图像单种处理
from imgaug import augmenters as iaa
# 设置随机数种子
ia.seed(4)
# 实例化方法
rotate = iaa.Affine(rotate=(-4,45)) # 仿射变换（Affine）,可以达到旋转的效果，从-4到45随机选择一个旋转的角度
img_aug = rotate(image=img) # image不可以省略，也不能写成images（因为是单张图像）
ia.imshow(img_aug)
iaa 还有很多种图像增强的方法可供使用，使用方法基本一样，注意下每个方法的参数即可。
4.3 单张图像多种处理
实际情况下，我们可能对一张图片做多种数据增强处理。这种情况下，我们就需要利用 imgaug.augmenters.Sequential() 来构造我们数据增强的 pipline
iaa.Sequential(children=None, # Augmenter集合
random_order=False, # 是否对每个batch使用不同顺序的Augmenter list
name=None,
deterministic=False,
random_state=None)
使用实例如下所示：
# 构建处理序列
aug_seq = iaa.Sequential([
iaa.Affine(rotate=(-25,25)),
iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=(10,60)),
iaa.Crop(percent=(0,0.2))
]) # 只输入了 children 参数
image_aug = aug_seq(image=img)
ia.imshow(image_aug)
总的来说，对单张图片处理的方式基本相同，我们可以根据实际需求，选择合适的数据增强方法来对数据进行处理。
4.4 多张图像的处理
只需要将待处理的图片放在一个list中，并将 image 改为 images 即可进行数据增强操作，具体实际操作如下：
import numpy as np
images = [img,img,img,img,]
images_aug = rotate(images=images)
ia.imshow(np.hstack(images_aug))
同样的，我们也可以对批次的图片使用多种增强方法，与单张图片的方法类似。
images_aug = aug_seq(images=images)
ia.imshow(np.hstack(images_aug))
我们还可以通过 imgaug.augmenters.Sometimes() 对batch中的一部分图片应用一部分Augmenters, 剩下的图片应用另外的Augmenters
iaa.Sometimes(p=0.5, # 代表划分比例
then_list=None, # Augmenter集合。p概率的图片进行变换的Augmenters。
else_list=None, #1-p概率的图片会被进行变换的Augmenters。注意变换的图片应用的Augmenter只能是then_list或者else_list中的一个。
name=None,
deterministic=False,
random_state=None)
4.5 imgaug在PyTorch的应用
import numpy as np
from imgaug import augmenters as iaa
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms
# 构建pipline
tfs = transforms.Compose([
iaa.Sequential([
iaa.flip.Fliplr(p=0.5),
iaa.flip.Flipud(p=0.5),
iaa.GaussianBlur(sigma=(0.0, 0.1)),
iaa.MultiplyBrightness(mul=(0.65, 1.35)),
]).augment_image,
# 不要忘记了使用ToTensor()
transforms.ToTensor()
])
# 自定义数据集
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, n_images, n_classes, transform=None):
# 图片的读取，建议使用imageio
self.images = np.random.randint(0, 255,
(n_images, 224, 224, 3),
dtype=np.uint8)
self.targets = np.random.randn(n_images, n_classes)
self.transform = transform
def __getitem__(self, item):
image = self.images[item]
target = self.targets[item]
if self.transform:
image = self.transform(image)
return image, target
def __len__(self):
return len(self.images)
custom_ds = CustomDataset(n_images=50, n_classes=10, transform=tfs)
5. 使用argparse进行调参
在深度学习中时，超参数的修改和保存是非常重要的一步，尤其是当我们在服务器上跑我们的模型时。
argsparse是python的命令行解析的标准模块，内置于python，不需要安装。这个库可以让我们直接在命令行中就可以向程序中传入参数。
我们可以使用 python file.py 来运行python文件。而argparse的作用就是将命令行传入的其他参数进行解析、保存和使用。在使用argparse后，我们在命令行输入的参数就可以以 python file.py --lr 1e-4 --batch_size 32 这种形式来完成对常见超参数的设置。
5.1 argparse 的使用
总的来说，我们可以将argparse的使用归纳为以下三个步骤：
- 创建ArgumentParser()对象
- 调用add_argument()方法添加参数
- 使用parse_args()解析参数
# demo.py
import argparse
# 创建ArgumentParser()对象
parser = argparse.ArgumentParser()
# 添加参数
parser.add_argument('-o', '--output', action='store_true',
help="shows output")
# action = `store_true` 会将output参数记录为True
# type 规定了参数的格式
# default 规定了默认值
parser.add_argument('--lr', type=float, default=3e-5, help='select the learning rate, default=1e-3')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, required=True, help='input batch size')
# 使用parse_args()解析函数
args = parser.parse_args()
if args.output:
print("This is some output")
print(f"learning rate:{args.lr} ")
我们在命令行使用python demo.py --lr 3e-4 --batch_size 32，就可以看到以下的输出
This is some output
learning rate: 3e-4
argparse的参数主要可以分为可选参数和必选参数。可选参数就跟我们的lr参数相类似，未输入的情况下会设置为默认值。必选参数就跟我们的batch_size参数相类似，当我们给参数设置required =True后，我们就必须传入该参数，否则就会报错。
5.2 一种值得参考的使用方式
将有关超参数的操作写在config.py，然后在train.py或者其他文件导入。具体的config.py可以参考如下内容：
import argparse
def get_options(parser=argparse.ArgumentParser()):
parser.add_argument('--workers', type=int, default=0,
help='number of data loading workers, you had better put it '
'4 times of your gpu')
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=4, help='input batch size, default=64')
parser.add_argument('--niter', type=int, default=10, help='number of epochs to train for, default=10')
parser.add_argument('--lr', type=float, default=3e-5, help='select the learning rate, default=1e-3')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=118, help="random seed")
parser.add_argument('--cuda', action='store_true', default=True, help='enables cuda')
parser.add_argument('--checkpoint_path',type=str,default='',
help='Path to load a previous trained model if not empty (default empty)')
parser.add_argument('--output',action='store_true',default=True,help="shows output")
opt = parser.parse_args()
if opt.output:
print(f'num_workers: {opt.workers}')
print(f'batch_size: {opt.batch_size}')
print(f'epochs (niters) : {opt.niter}')
print(f'learning rate : {opt.lr}')
print(f'manual_seed: {opt.seed}')
print(f'cuda enable: {opt.cuda}')
print(f'checkpoint_path: {opt.checkpoint_path}')
return opt
if __name__ == '__main__':
opt = get_options()
$ python config.py
num_workers: 0
batch_size: 4
epochs (niters) : 10
learning rate : 3e-05
manual_seed: 118
cuda enable: True
checkpoint_path
随后在train.py等其他文件，可以使用下面的这样的结构来调用参数：
# 导入必要库
...
import config
opt = config.get_options()
manual_seed = opt.seed
num_workers = opt.workers
batch_size = opt.batch_size
lr = opt.lr
niters = opt.niters
checkpoint_path = opt.checkpoint_path
# 随机数的设置，保证复现结果
def set_seed(seed):
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True
...
if __name__ == '__main__':
set_seed(manual_seed)
for epoch in range(niters):
train(model,lr,batch_size,num_workers,checkpoint_path)
val(model,lr,batch_size,num_workers,checkpoint_path)
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