爱站程序员基地本来是只用Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不支持，比如对数组使用列表进行切片，所以只能转战Pytorch了（pytorch是支持的）。还好Pytorch比较容易上手，几乎完美复制了Numpy的特性（但还有一些特性不支持），怪不得热度上升得这么快。
1模型定义
和TF很像，Pytorch也通过继承父类来搭建自定义模型，同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call()，在Pytorch中则是__init__()和forward()。功能类似，都分别是初始化模型内部结构和进行推理。其它功能比如计算loss和训练函数，你也可以继承在里面，当然这是可选的。下面搭建一个判别MNIST手写字的Demo，首先给出模型代码：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch import nn,optimfrom torchsummary import summaryfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import to_categoricaldevice = torch.device(\'cuda\') #――――――1――――――class ModelTest(nn.Module):def __init__(self,device):super().__init__()self.layer1 = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,512),nn.ReLU())#――――――2――――――self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU())self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU())self.layer4 = nn.Sequential(nn.Linear(512,10),nn.Softmax())self.to(device) #――――――3――――――self.opt = optim.SGD(self.parameters(),lr=0.01)#――――――4――――――def forward(self,inputs): #――――――5――――――x = self.layer1(inputs)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)return xdef get_loss(self,true_labels,predicts):loss = -true_labels * torch.log(predicts) #――――――6――――――loss = torch.mean(loss)return lossdef train(self,imgs,labels):predicts = model(imgs)loss = self.get_loss(labels,predicts)self.opt.zero_grad()#――――――7――――――loss.backward()#――――――8――――――self.opt.step()#――――――9――――――model = ModelTest(device)summary(model,(1,28,28),3,device=\'cuda\') #――――――10――――――
#1：获取设备，以方便后面的模型与变量进行内存迁移，设备名只有两种：\’cuda\’和\’cpu\’。通常是在你有GPU的情况下需要这样显式进行设备的设置，从而在需要时，你可以将变量从主存迁移到显存中。如果没有GPU，不获取也没事，pytorch会默认将参数都保存在主存中。
#2：模型中层的定义，可以使用Sequential将想要统一管理的层集中表示为一层。
#3：在初始化中将模型参数迁移到GPU显存中，加速运算，当然你也可以在需要时在外部执行model.to(device)进行迁移。
#4：定义模型的优化器，和TF不同，pytorch需要在定义时就将需要梯度下降的参数传入，也就是其中的self.parameters()，表示当前模型的所有参数。实际上你不用担心定义优化器和模型参数的顺序问题，因为self.parameters()的输出并不是模型参数的实例，而是整个模型参数对象的指针，所以即使你在定义优化器之后又定义了一个层，它依然能优化到。当然优化器你也可以在外部定义，传入model.parameters()即可。这里定义了一个随机梯度下降。
#5：模型的前向传播，和TF的call()类似，定义好model()所执行的就是这个函数。
#6：我将获取loss的函数集成在了模型中，这里计算的是真实标签和预测标签之间的交叉熵。
#7/8/9：在TF中，参数梯度是保存在梯度带中的，而在pytorch中，参数梯度是各自集成在对应的参数中的，可以使用tensor.grad来查看。每次对loss执行backward()，pytorch都会将参与loss计算的所有可训练参数关于loss的梯度叠加进去（直接相加）。所以如果我们没有叠加梯度的意愿的话，那就要在backward()之前先把之前的梯度删除。又因为我们前面已经把待训练的参数都传入了优化器，所以，对优化器使用zero_grad()，就能把所有待训练参数中已存在的梯度都清零。那么梯度叠加什么时候用到呢？比如批量梯度下降，当内存不够直接计算整个批量的梯度时，我们只能将批量分成一部分一部分来计算，每算一个部分得到loss就backward()一次，从而得到整个批量的梯度。梯度计算好后，再执行优化器的step()，优化器根据可训练参数的梯度对其执行一步优化。
#10：使用torchsummary函数显示模型结构。奇怪为什么不把这个继承在torch里面，要重新安装一个torchsummary库。
2训练及可视化
接下来使用模型进行训练，因为pytorch自带的MNIST数据集并不好用，所以我使用的是Keras自带的，定义了一个获取数据的生成器。下面是完整的训练及绘图代码（50次迭代记录一次准确率）：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch import nn,optimfrom torchsummary import summaryfrom keras.datasets import mnistfrom keras.utils import to_categoricaldevice = torch.device(\'cuda\') #――――――1――――――class ModelTest(nn.Module):def __init__(self,device):super().__init__()self.layer1 = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,512),nn.ReLU())#――――――2――――――self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU())self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(512,512),nn.ReLU())self.layer4 = nn.Sequential(nn.Linear(512,10),nn.Softmax())self.to(device) #――――――3――――――self.opt = optim.SGD(self.parameters(),lr=0.01)#――――――4――――――def forward(self,inputs): #――――――5――――――x = self.layer1(inputs)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)x = self.layer4(x)return xdef get_loss(self,true_labels,predicts):loss = -true_labels * torch.log(predicts) #――――――6――――――loss = torch.mean(loss)return lossdef train(self,imgs,labels):predicts = model(imgs)loss = self.get_loss(labels,predicts)self.opt.zero_grad()#――――――7――――――loss.backward()#――――――8――――――self.opt.step()#――――――9――――――def get_data(device,is_train = True, batch = 1024, num = 10000):train_data,test_data = mnist.load_data()if is_train:imgs,labels = train_dataelse:imgs,labels = test_dataimgs = (imgs/255*2-1)[:,np.newaxis,...]labels = to_categorical(labels,10)imgs = torch.tensor(imgs,dtype=torch.float32).to(device)labels = torch.tensor(labels,dtype=torch.float32).to(device)i = 0while(True):i += batchif i > num:i = batchyield imgs[i-batch:i],labels[i-batch:i]train_dg = get_data(device, True,batch=4096,num=60000)test_dg = get_data(device, False,batch=5000,num=10000)model = ModelTest(device)summary(model,(1,28,28),11,device=\'cuda\')ACCs = []import timestart = time.time()for j in range(20000):#训练imgs,labels = next(train_dg)model.train(imgs,labels)#验证img,label = next(test_dg)predicts = model(img)acc = 1 - torch.count_nonzero(torch.argmax(predicts,axis=1) - torch.argmax(label,axis=1))/label.shape[0]if j % 50 == 0:t = time.time() - startstart = time.time()ACCs.append(acc.cpu().numpy())print(j,t,\'ACC: \',acc)#绘图x = np.linspace(0,len(ACCs),len(ACCs))plt.plot(x,ACCs)
准确率变化图如下：
3其它使用技巧
3.1tensor与array
需要注意的是，pytorch的tensor基于numpy的array，它们是共享内存的。也就是说，如果你把tensor直接插入一个列表，当你修改这个tensor时，列表中的这个tensor也会被修改；更容易被忽略的是，即使你用tensor.detach.numpy()，先将tensor转换为array类型，再插入列表，当你修改原本的tensor时，列表中的这个array也依然会被修改。所以如果我们只是想保存tensor的值而不是整个对象，就要使用np.array(tensor)将tensor的值复制出来。
3.2自定义层
在TF中，自定义模型通常继承keras的Model，而自定义层则是继承layers.Layer，继承不同的父类通常会造成初学者的困扰。而在pytorch中，自定义层与自定义模型一样，都是继承nn.Module。Pytorch将层与模型都看成了模块，这很容易理解。的确，层与模型之间本来也没有什么明确的界限。并且定义方式与上面定义模型的方式一样，也是实现两个函数即可。代码示例如下：
import torchfrom torch import nnclass ParaDeconv(nn.Module):#――――――1――――――def __init__(self,in_n,out_n):super().__init__()self.w = nn.Parameter(torch.normal(0,0.01,size = [in_n,out_n]),requires_grad=True)self.b = nn.Parameter(torch.normal(0,0.01,size = [out_n]),requires_grad=True)def forward(self,inputs):x = torch.matmul(inputs,self.w)x = x + self.breturn xlayer = ParaDeconv(2,3)y = layer(torch.ones(100,2))#――――――2――――――loss = torch.sum(y)#――――――3――――――loss.backward()#――――――4――――――for i in layer.parameters():#――――――5――――――print(i.grad)#――――――6――――――
#1：自定义一个全连接层。层中可训练参数的定义是使用nn.Parameter，如果直接使用torch.tensor是无法在#5中遍历到的。
#2/3/4：输入并计算loss，然后反向传播计算参数梯度。
#5/6：输出完成反向传播后层参数的梯度。
以上定义的层可以和pytorch自带的层一样直接插入模型中使用。
3.3保存/加载
3.3.1保存/加载模型
有两种方式，一种是保存模型的参数：
torch.save(model.state_dict(), PATH) #保存model.load_state_dict(torch.load(PATH),strict=True) #加载
这种加载方式需要先定义模型，然后再加载参数。如果你定义的模型参数名与保存的参数对不上，就会出错。但如果把strict修改成False，不严格匹配，它就会只匹配对应上的键值，不会因多出或缺少的参数而报错。
另一种是直接保存模型：
torch.save(model, PATH) #保存model = torch.load(PATH) #加载
这种方式看似方便，实际上更容易出错。因为python不能保存整个模型的类，所以它只能保存定义类的代码文件位置，以在加载时获取类的结构。如果你改变了定义类的代码位置，就有可能因为找不到类而出错。
3.3.2保存训练点
当你要保存某个训练阶段的状态，比如包含优化器参数、模型参数、训练迭代次数等，可以进行如下操作：
#保存训练点torch.save({\'epoch\': epoch,\'model_state_dict\': model.state_dict(),\'optimizer_state_dict\': optimizer.state_dict(),\'loss\': loss}, PATH)#加载训练点model = TheModelClass(*args, **kwargs)optimizer = TheOptimizerClass(*args, **kwargs)checkpoint = torch.load(PATH)model.load_state_dict(checkpoint[\'model_state_dict\'])optimizer.load_state_dict(checkpoint[\'optimizer_state_dict\'])epoch = checkpoint[\'epoch\']loss = checkpoint[\'loss\']
和保存模型一样，也是使用torch.save()。它很灵活，可以保存字典，因此读取的时候也按照字典索引读取即可。当然要注意，并不是任何类型都能保存的，这里保存的四个类型分别是：
1. int
2.collections.OrderedDict
3.collections.OrderedDict
4. list
3.4修改模型参数
Pytorch没有提供额外的方式让我们修改模型参数，我们可以使用上面加载模型参数的方式来修改参数。对于某个参数，我们只要把键值和对应要修改的值放在字典中传入load_state_dict即可。如果没传入所有的参数，记得把strict设为False。示例如下：
model.load_state_dict({\'weight\':torch.tensor([0.])},strict=False) #修改模型参数
参数名，也就是键值，和对应的参数shape可以通过model.state_dict()查看。
以上就是使用Pytorch搭建模型的步骤的详细内容，更多关于Pytorch搭建模型的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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