【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},	 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))

# 输出：

# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight

# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias

# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight

# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias

# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight

# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias

# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight

# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias

   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