【PyTorch】Tricks 集锦
声明：本文大部分内容是从知乎、博客等知识分享站点摘录而来，以方便查阅学习。具体摘录地址已在文章底部引用部分给出。
1. 查看模型每层输出详情
from torchsummary import summary summary(your_model, input_size=(channels, H, W))
2. 梯度裁减
import torch.nn as nn outputs = model(inputs) loss= criterion(outputs, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2) # max_norm：梯度的最大范数；norm_type：规定范数的类型，默认为L2 optimizer.step()
3. 扩展图片维度
因为训练时数据维度一般为(batch_size, c, h,, w)，而测试时如果只输入一张图片，则需要进行维度扩展。
方法一：(h, w, c) -> (1, h, w, c)
import cv2 import torch image = cv2.imread(img_path) image = torch.tensor(image) img = image.view(1, *image.size())
方法二：(h, w, c) -> (1, h, w, c)
import cv2 import numpy as np image = cv2.imread(img_path) img = image[np.newaxis, :, :, :]
方法三：
import cv2
import torch
image = cv2.imread(img_path)
image = torch.tensor(image)
img = image.unsqueeze(dim=0) # 扩展维度，dim指定扩展哪个维度；torch.Size([(h, w, c)]) -> torch.Size([(1, h, w, c)])
img = img.squeeze(dim=0) # 去除dim指定的且size为1的维度，维度大于1时，squeeze()不起作用，不指定dim时，去除所有size为1的维度; torch.Size([(1, h, w, c)]) -> torch.Size([(h, w, c)])
4. 独热编码
在PyTorch中使用交叉熵损失函数的时候会自动把label转化成onehot，所以不用手动转化，而使用MSE需要手动转化成onehot编码。
import torch class_num = 8 batch_size = 4 def one_hot(label): """ 将一维列表转换为独热编码 """ label = label.resize_(batch_size, 1) m_zeros = torch.zeros(batch_size, class_num) # 从 value 中取值，然后根据 dim 和 index 给相应位置赋值 onehot = m_zeros.scatter_(1, label, 1) # (dim,index,value) return onehot.numpy() # Tensor -> Numpy label = torch.LongTensor(batch_size).random_() % class_num # 对随机数取余 print(one_hot(label))
# output:
# label = tensor([3, 7, 0, 6])
# [[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
# [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]]
5. 防止验证模型时爆显存
验证模型时不需要求导，即不需要梯度计算，关闭autograd，可以提高速度，节约内存。如果不关闭可能会爆显存。
with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass
6. torch.cuda.empty_cache()的用处
由于 PyTorch 的缓存分配器会事先分配一些固定的显存，即使实际上 tensors 并没有使用完这些显存，这些显存也不能被其他应用使用。因此 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。注意使用此命令不会释放 tensors 占用的显存。对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。
7. 学习率衰减
import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler # 训练前的初始化 optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1) # # 每过10个epoch，学习率乘以0.1 # 训练过程中 for n in n_epoch: scheduler.step()
8. 冻结某些层的参数
在加载预训练模型的时候，我们有时想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化。
1) 我们首先需要知道每一层的名字，通过如下代码打印：
model = Network() # 获取自定义网络结构 for name, value in model.named_parameters(): print('name: {0},\t grad: {1}'.format(name, value.requires_grad))
假设前几层信息如下：
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias, grad: True
2) 定义一个要冻结的层的列表
no_grad = [ 'cnn.VGG_16.convolution1_1.weight', 'cnn.VGG_16.convolution1_1.bias', 'cnn.VGG_16.convolution1_2.weight', 'cnn.VGG_16.convolution1_2.bias' ]
3) 冻结方法如下
net = Net.CTPN() # 获取网络结构 for name, value in net.named_parameters(): if name in no_grad: value.requires_grad = False else: value.requires_grad = True
再打印每层信息：
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias, grad: True
4) 最后在定义优化器时，只对requires_grad为True的层的参数进行更新。
optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters()), lr=0.01)
9. 对不同层使用不同的学习率
1）首先获取网络结构每一层的名字
net = Network() # 获取自定义网络结构 for name, value in net.named_parameters(): print('name: {}'.format(name))
2）对 convolution1 和 convolution2 设置不同的学习率，首先将它们分开，即放到不同的列表里：
conv1_params = [] conv2_params = [] for name, parms in net.named_parameters(): if "convolution1" in name: conv1_params += [parms] else: conv2_params += [parms] # 然后在优化器中进行如下操作： optimizer = optim.Adam( [ {"params": conv1_params, 'lr': 0.01}, {"params": conv2_params, 'lr': 0.001}, ], weight_decay=1e-3, )
我们将模型划分为两部分，存放到一个列表里，每部分就对应上面的一个字典，在字典里设置不同的学习率。当这两部分有相同的其他参数时，就将该参数放到列表外面作为全局参数，如上面的 weight_decay。
我们也可以在列表外设置一个全局学习率，当各部分字典里设置了局部学习率时，就使用该学习率，否则就使用列表外的全局学习率。
References:
[1] PyTorch trick 集锦
