[PyTorch]PyTorch/python常用语法/常见坑点

目录

• 1. make_grid()
• 2. join与os.path.join()
• 3. 读文件写文件
• 4. json操作
• 5. tensorboard使用
• 6. python shutil.move 移动文件
• 7. numpy.squeeze()函数
• 8. numpy中transpose和swapaxes
• 9. inplace操作
• 10. torch.nn.MaxUnpool2d()
• 11. pytorch learning rate decay
• 12. os.walk
• 13. replace

1. make_grid()

2. join与os.path.join()

1.join（）函数

语法：‘sep’.join（seq）

参数说明：

sep：分隔符。可以为空

seq：要连接的元素序列、字符串、元组、字典等

上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的字符串

返回值：返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串

2、os.path.join()函数

语法：  os.path.join(path1[,path2[,......]])

返回值：将多个路径组合后返回

注：第一个绝对路径之前的参数将被忽略

3. 读文件写文件

https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6554817.html

4. json操作

详细内容1
详细内容2)
json.dumps 将 Python 对象编码成 JSON 字符串
json.loads 将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象
引入json

import json

常用有2个方法，也是最基本的使用方法：
1、dumps：把字典转成json字符串
2、loads：把json字符串转成字典

#coding:utf-8
import json
 
test_dict = {'a':1, 'b':2}
 
#把字典转成json字符串
json_text = json.dumps(test_dict)
print(json_text)
 
#把json字符串转成字典
json_dict = json.loads(json_text)
print(json_dict)

当然，我写的例子所使用的字典也比较简单。大家可以尝试拟一个复杂的，包含数组的字典。

若你尝试使用dir方法看json模块有什么方法时，会发现还有load、dump方法。这两个方法和上面两个方法少了一个字母s。
这两个方法是为了读写json文件提供的便捷方法。举个栗子，json字符串可以保存到文本文件。若只是使用loads和dumps，代码如下所示。
注意：以下代码涉及到utf-8文件读写，可以参考我前面的文章：Python读写utf-8的文本文件
1、把字典转成json字符串，并保存到文件中

#coding:utf-8
import json
import codecs
 
test_dict = {'a':1, 'b':2}
 
#把字典转成json字符串
json_text = json.dumps(test_dict)
 
#把json字符串保存到文件
#因为可能json有unicode编码，最好用codecs保存utf-8文件
with codecs.open('1.json', 'w', 'utf-8') as f:
    f.write(json_text)

2、从json文件中读取到字典中

#coding:utf-8
import json
import codecs
 
#从文件中读取内容
with codecs.open('1.json', 'r', 'utf-8') as f:
    json_text = f.read()
 
#把字符串转成字典
json_dict = json.loads(json_text)

上面代码，我们可以用load和dump修改。
1、dump把字典转成json字符串并写入到文件

#coding:utf-8
import json
import codecs
 
test_dict = {'a':1, 'b':2}
 
#把字典转成json字符串并写入到文件
with codecs.open('1.json', 'w', 'utf-8') as f:
    json.dump(test_dict, f)

2、load从json文件读取json字符串到字典

#coding:utf-8
import json
import codecs
 
#从json文件读取json字符串到字典
with codecs.open('1.json', 'r', 'utf-8') as f:
    json_dict = json.load(f)

这样明显省事很多。

最后，再说一个知识点。如何把json转成有序的字典。
众所周知，字典是无序的。所以json的loads方法转换得来的字典本来就是无序的。
但出于某种需求，需要确保顺序正常，按照原本json字符串的顺序。
这个需要在解析的时候，把无序字典换成有序字典。如下代码：

#coding:utf-8
from collections import OrderedDict
import json
 
json_text = '{ "b": 3, "a": 2, "c": 1}'
 
json_dict = json.loads(json_text)
print(u"转成普通字典")
for key, value in json_dict.items():
    print("key:%s, value:%s" % (key, value))
    
json_dict = json.loads(json_text, object_pairs_hook=OrderedDict)
print(u"\n转成有序字典")
for key, value in json_dict.items():
    print("key:%s, value:%s" % (key, value))

5. tensorboard使用

在使用GPU进行训练的时候，要安装tensorflow与tensorflow-gpu， 有的可能需cuda和cudnn不匹配，所以注意选好版本，安装好可以开另一个terminal运行 tensorboard --logdir=日志地址相对路径， 然后在本地游览器输入：服务器ip：6006即可

6. python shutil.move 移动文件

#复制文件：
shutil.copyfile("oldfile","newfile") #oldfile和newfile都只能是文件
shutil.copy("oldfile","newfile") #oldfile只能是文件夹，newfile可以是文件，也可以是目标目录
 
#复制文件夹：
shutil.copytree("olddir","newdir") #olddir和newdir都只能是目录，且newdir必须不存在
 
#重命名文件（目录）
os.rename("oldname","newname") #文件或目录都是使用这条命令
 
#移动文件（目录）
shutil.move("oldpos","newpos") 
shutil.move("D:/知乎日报/latest/一张优惠券，换你的通讯录信息，你愿意吗？.pdf", "D:/知乎日报/past/")

7. numpy.squeeze()函数

1）a表示输入的数组；
2）axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；
3）axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空，则删除所有单维度的条目；
4）返回值：数组
5) 不会修改原数组；

8. numpy中transpose和swapaxes

详细
transpose()
这个函数如果括号内不带参数，就相当于转置，和.T效果一样，而今天主要来讲解其带参数。
我们看如下一个numpy的数组：

arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) 
arr= 
array([[[ 0, 1, 2, 3], 
[ 4, 5, 6, 7]], 
[[ 8, 9, 10, 11], 
[12, 13, 14, 15]]])

那么有：

arr.transpose(2,1,0)
array([[[ 0,  8],
        [ 4, 12]],

       [[ 1,  9],
        [ 5, 13]],

       [[ 2, 10],
        [ 6, 14]],

       [[ 3, 11],
        [ 7, 15]]])

为什么会是这样的结果呢，这是因为arr这个数组有三个维度，三个维度的编号对应为(0,1,2),比如这样，我们需要拿到7这个数字，怎么办，肯定需要些三个维度的值，7的第一个维度为0，第二个维度为1，第三个3，所以arr[0,1,3]则拿到了7

arr[0,1,3]  #结果就是7

这下应该懂了些吧，好，再回到transpose()这个函数，它里面就是维度的排序，比如我们后面写的transpose(2,1,0)，就是把之前第三个维度转为第一个维度，之前的第二个维度不变，之前的第一个维度变为第三个维度，好那么我们继续拿7这个值来说，之前的索引为[0,1,3]，按照我们的转换方法，把之前的第三维度变为第一维度，之前的第一维度变为第三维度，那么现在7的索引就是(3,1,0)
同理所有的数组内的数字都是这样变得，这就是transpose()内参数的变化。
理解了上面，再来理解swapaxes()就很简单了，swapaxes接受一对轴编号，其实这里我们叫一对维度编号更好吧，比如：

arr.swapaxes(2,1)  #就是将第三个维度和第二个维度交换
array([[[ 0,  4],
        [ 1,  5],
        [ 2,  6],
        [ 3,  7]],

       [[ 8, 12],
        [ 9, 13],
        [10, 14],
        [11, 15]]])

还是那我们的数字7来说，之前的索引是(0,1,3),那么交换之后，就应该是(0,3,1) 多说一句，其实numpy高维数组的切片也是这样选取维度的。 这就是transpose和swapaxes函数的讲解了

9. inplace操作

in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原来的内存上改变它的值。可以把它成为原地操作符。

在pytorch中经常加后缀“”来代表原地in-place operation，比如说.add() 或者.scatter()。python里面的+=，*=也是in-place operation。

ReLU函数有个inplace参数，如果设为True，它会把输出直接覆盖到输入中，这样可以节省内存/显存。之所以可以覆盖是因为在计算ReLU的反向传播时，只需根据输出就能够推算出反向传播的梯度。但是只有少数的autograd操作支持inplace操作（如variable.sigmoid_()），除非你明确地知道自己在做什么，否则一般不要使用inplace操作。

10. torch.nn.MaxUnpool2d()

class torch.nn.MaxUnpool2d(kernel_size, stride=None, padding=0)

Maxpool2d的逆过程，不过并不是完全的逆过程，因为在maxpool2d的过程中，一些最大值的已经丢失。 MaxUnpool2d的输入是MaxPool2d的输出，包括最大值的索引，并计算所有maxpool2d过程中非最大值被设置为零的部分的反向。

注意：
MaxPool2d可以将多个输入大小映射到相同的输出大小。因此，反演过程可能会变得模棱两可。 为了适应这一点，可以在调用中将输出大小（output_size）作为额外的参数传入。具体用法，请参阅下面示例

参数：

kernel_size(int or tuple) - max pooling的窗口大小
stride(int or tuple, optional) - max pooling的窗口移动的步长。默认值是kernel_size
padding(int or tuple, optional) - 输入的每一条边补充0的层数
输入：
input:需要转换的tensor
indices：Maxpool1d的索引号
output_size:一个指定输出大小的torch.Size

大小：
input: (N,C,H_in,W_in)
output:(N,C,H_out,W_out)

\[H{out}=(H{in}-1)stride[0]-2padding[0]+kernel_size[0] \]

\[W{out}=(W{in}-1)stride[1]-2padding[1]+kernel_size[1] \]

也可以使用output_size指定输出的大小

>>> pool = nn.MaxPool2d(2, stride=2, return_indices=True)
>>> unpool = nn.MaxUnpool2d(2, stride=2)
>>> input = Variable(torch.Tensor([[[[ 1,  2,  3,  4],
    ...                                  [ 5,  6,  7,  8],
    ...                                  [ 9, 10, 11, 12],
    ...                                  [13, 14, 15, 16]]]]))
>>> output, indices = pool(input)
>>> unpool(output, indices)
    Variable containing:
    (0 ,0 ,.,.) =
       0   0   0   0
       0   6   0   8
       0   0   0   0
       0  14   0  16
    [torch.FloatTensor of size 1x1x4x4]

>>> # specify a different output size than input size
>>> unpool(output, indices, output_size=torch.Size([1, 1, 5, 5]))
    Variable containing:
    (0 ,0 ,.,.) =
       0   0   0   0   0
       6   0   8   0   0
       0   0   0  14   0
      16   0   0   0   0
       0   0   0   0   0
    [torch.FloatTensor of size 1x1x5x5]

11. pytorch learning rate decay

本文主要是介绍在pytorch中如何使用learning rate decay.
先上代码:

def adjust_learning_rate(optimizer, decay_rate=.9):
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = param_group['lr'] * decay_rate

什么是param_groups?
optimizer通过param_group来管理参数组.param_group中保存了参数组及其对应的学习率,动量等等.所以我们可以通过更改param_group['lr']的值来更改对应参数组的学习率.

# 有两个`param_group`即,len(optim.param_groups)==2
optim.SGD([
                {'params': model.base.parameters()},
                {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
            ], lr=1e-2, momentum=0.9)

#一个参数组
optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=.9)

12. os.walk

1.载入
要使用os.walk,首先要载入该函数
可以使用以下两种方法

• import os
• from os import walk

2.使用
os.walk的函数声明为:
walk(top, topdown=True, onerror=None, followlinks=False)
参数

• top 是你所要便利的目录的地址
• topdown 为真，则优先遍历top目录，否则优先遍历top的子目录(默认为开启)
• onerror 需要一个 callable 对象，当walk需要异常时，会调用
• followlinks 如果为真，则会遍历目录下的快捷方式(linux 下是 symbolic link)实际所指的目录(默认关闭)

os.walk 的返回值是一个生成器(generator),也就是说我们需要不断的遍历它，来获得所有的内容。
每次遍历的对象都是返回的是一个三元组(root,dirs,files)

• root 所指的是当前正在遍历的这个文件夹的本身的地址
• dirs 是一个 list ，内容是该文件夹中所有的目录的名字(不包括子目录)
• files 同样是 list , 内容是该文件夹中所有的文件(不包括子目录)

如果topdown 参数为真，walk 会遍历top文件夹，与top文件夹中每一个子目录。
常用用法：

def get_files(mydir):
    res = []
    for root, dirs, files in os.walk(mydir, followlinks=True):
        for f in files:
            if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png") or f.endswith(".jpeg") or f.endswith(".JPG"):
                res.append(os.path.join(root, f))
    return res

13. replace

语法：
str.replace(old, new[, max])

参数

• old – 这是要进行更换的旧子串。
• new – 这是新的子串，将取代旧的子字符串（子串可以为空）。
• max – 如果这个可选参数max值给出，仅第一计数出现被替换。
  返回值
  此方法返回字符串的拷贝与旧子串出现的所有被新的所取代。如果可选参数最大值给定，只有第一个计数发生替换。

str = "this is string example....wow!!! this is really string";
print str.replace("is", "was");
print str.replace("is", "was", 3);