Pytorch基础的基本概念

1.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要定位两类人群：
NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算。
深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度

2.Pytroch的安装
3.配置Python环境
4.准备Python管理器
5.通过命令行安装PyTorch

买过某机构的GPU云服务器，默认提供了pytorch等深度学习环境,不用本地装，偷个懒！
环境安装配置也可以参考http://pytorchchina.com/

6.PyTorch基础概念
Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ，同时 Tensors 可以使用 GPU 进行计算。

7.通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)

一个神经网络的通用训练过程如下：
1.定义一个包含可训练参数的神经网络
2.迭代整个输入
3.通过神经网络处理输入
4.计算损失(loss)
5.反向传播梯度到神经网络的参数
6.更新网络的参数

#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

展示其中的某些训练图片。

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)))

自定义卷积神经网络

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()

定义一个损失函数和优化器

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

训练网络

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')

在测试集上测试网络

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))