b站小土堆pytorch教程学习笔记

一、从零开始构建自己的神经网络

1.模型构建

#准备数据集
import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

from model import *
from torch.utils.data import DataLoader

train_data=torchvision.datasets.CIFAR10('dataset',train=True,
                                        transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                        download=True)
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10('dataset',train=False,
                                        transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                        download=True)
#查看训练数据集和测试集大小
train_data_size=len(train_data)
test_data_size=len(test_data)
print('训练数据集长度为：{}'.format(train_data_size))#训练数据集长度为：50000
print('测试数据集长度为：{}'.format(test_data_size))#测试数据集长度为：10000

#利用datalo加载数据集
train_dataloader=DataLoader(train_data,batch_size=64)
test_dataloader=DataLoader(test_data,batch_size=64)

#搭建神经网络，在model文件中搭建网络，在此文件中引用
han=Han()

#损失函数
loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()

#优化器
# learning_rate=0.01
learning_rate=1e-2
optimizer=torch.optim.SGD(han.parameters(),lr=learning_rate)

#设置训练网络的相关参数
total_train_step = 0#记录训练的次数
total_test_step = 0#记录测试的次数
epoch=10#训练轮数

#添加tensorboard
writer=SummaryWriter('logs/train')

for i in range(10):
    print('-------第{}轮训练开始-------'.format(i+1))

    for data in train_dataloader:
        imgs,target=data
        output=han(imgs)
        loss=loss_fn(output,target)

        #优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()#梯度清零
        loss.backward()#反向传播计算梯度
        optimizer.step()#参数优化

        total_train_step=total_train_step+1
        if total_train_step % 100==0:#逢100打印
            print('训练次数：{},loss:{}'.format(total_train_step,loss.item()))#loss.item()取出tensor类型的数字
            writer.add_scalar('train_loss',loss.item(),total_train_step)

    #每训练完一轮将在测试集上跑一遍，评估其训练效果
    total_test_loss=0
    with torch.no_grad():
        for data in test_dataloader:
            imgs,target=data
            output=han(imgs)
            loss=loss_fn(output,target)
            total_test_loss=total_test_loss+loss.item()

    print('所有测试集上的损失:{}'.format(total_test_loss))
    writer.add_scalar('test_loss',total_test_loss,total_test_step)
    total_test_step+=1

    #保存每一轮模型
    torch.save(han,'han_{}.pth'.format(i))
    print('模型已保存')
writer.close()

import torch
from torch import nn


class Han(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Han, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64 * 4 * 4, 64),
            nn.Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return x

if __name__ == '__main__':
    han=Han()
    input=torch.ones(64,3,32,32)
    output=han(input)
    print(output.shape)#torch.Size([64, 10])10表示十个类别输出概率

结果如下：

2.使用argmax计算整体正确率

#每训练完一轮将在测试集上跑一遍，评估其训练效果
    total_test_loss=0
    total_acc=0
    with torch.no_grad():
        for data in test_dataloader:
            imgs,target=data
            output=han(imgs)
            loss=loss_fn(output,target)
            total_test_loss=total_test_loss+loss.item()

            acc=(output.argmax(1)==target).sum()#(1)横着看
            total_acc+=acc
    print('所有测试集上的损失:{}'.format(total_test_loss))
    print('整体测试集上的正确率：{}'.format(total_acc/test_data_size))
    writer.add_scalar('test_loss',total_test_loss,total_test_step)
    writer.add_scalar('test_acc', total_acc/test_data_size, total_test_step)
    total_test_step+=1

整体测试集上的正确率：0.27480000257492065

3.当训练或测试时存在dropout层或batch normal层，则需要在训练训练和测试前加入：

#训练前
han.train()
#测试前
han.eval()

二、使用GPU

网络模型、数据（输入、标注）、损失函数调用cuda()

1.方式1

#模型
if torch.cuda.is_available():
    han=han.cuda()

#损失函数
loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()
loss_fn=loss_fn.cuda()

imgs,target=data
imgs=imgs.cuda()
target=target.cuda()

2.方式2

#定义训练设备
device=torch.device('cuda')

han=han.to(device)

imgs = imgs.to(device)
target = target.to(device)