你已经学习了如何定义神经网络，计算损失和执行网络权重的更新。
现在你或许在思考。
What about data?
通常当你需要处理图像，文本，音频，视频数据，你能够使用标准的python包将数据加载进numpy数组。之后你能够转换这些数组到torch.*Tensor。
- 对于图片，类似于Pillow,OPenCV的包很有用
- 对于音频，类似于scipy和librosa的包
- 对于文字，无论是基于原生python和是Cython的加载，或者NLTK和SpaCy都有效
对于视觉，我们特意创建了一个包叫做torchvision,它有常见数据集的数据加载，比如ImageNet,CIFAR10，MNIST等，还有图片的数据转换，torchvision.datasets和torch.utils.data.Dataloader。
这提供了很方便的实现，避免了写样板代码。
对于这一文章，我们将使用CIFAR10数据集。它拥有飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，雾，马，船，卡车等类别。CIFAR-10的图片尺寸为3*32*32，也就是3个颜色通道和32*32个像素。
Training an image classifier
我们将按照顺序执行如下步骤：
- 使用torchvision加载并且标准化CIFAR10训练和测试数据集
- 定义一个卷积神经网络
- 定义损失函数
- 使用训练数据训练网络
- 使用测试数据测试网络
1.加载并标准化CIFAR10
使用torchvision,加载CIFAR10非常简单
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms
torchvision数据集的输出是PIL图片库图片，范围为[0,1]。我们将它们转换为tensor并标准化为[-1,1]。
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transformstransform=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.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')
out: Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz Files already downloaded and verified
我们来观察一下训练集图片
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npdef imshow(img):img=img/2+0.5npimg=img.numpy()plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0)))dataiter=iter(trainloader) images,labels=dataiter.next()imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) plt.show() print(''.join('%5s'%classes[labels[j]] for j in range(4)))
out:
truck truck dog truck
2.定义卷积神经网络
从前面神经网络章节复制神经网络，并把它改成接受3维图片输入（而不是之前定义的一维图片）。
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as Fclass 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 xnet=Net()
3.定义损失函数和优化器
我们使用分类交叉熵损失和带有动量的SGD
import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)
4.训练网络
我们只需要简单地迭代数据，把输入喂进网络并优化。
import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)for epoch in range(2):running_loss=0.0for i,data in enumerate(trainloader,0):inputs,labels=dataoptimizer.zero_grad()outputs=net(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss+=loss.item()if i%2000==1999:print('[%d, %5d] loss: %.3f' %(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))running_loss=0 print('Finished Training')
out: [1, 2000] loss: 2.208 [1, 4000] loss: 1.797 [1, 6000] loss: 1.627 [1, 8000] loss: 1.534 [1, 10000] loss: 1.508 [1, 12000] loss: 1.453 [2, 2000] loss: 1.378 [2, 4000] loss: 1.365 [2, 6000] loss: 1.326 [2, 8000] loss: 1.309 [2, 10000] loss: 1.290 [2, 12000] loss: 1.262 Finished Training
4.在测试数据集上测试网络
我们已经遍历了两遍训练集来训练网络。需要检查下网络是不是已经学习到了什么。
我们将检查神经网络输出的预测标签是否与真实标签相同。如果预测是正确的，我们将这一样本加入到正确预测的列表。
我们先来熟悉一下训练图片。
dataiter=iter(testloader) images,labes=dataiter.next()imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) plt.show() print('GroundTruth: ',' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
out:
GroundTruth: plane deer dog horse ok,现在让我们看一下神经网络认为这些样本是什么。
outputs=net(images)
输出是10个类别的量值，大的值代表网络认为某一类的可能性更大。所以我们来获得最大值得索引：
_,predicted=torch.max(outputs,1) print("Predicted: ",' '.join('%5s' %classes[predicted[j]] for j in range(4)))
out:
Predicted: bird dog deer horse 让我们看看整个数据集上的模型表现。
out:
Accuracy of the network on the 10000 test images: 54 %
这看起来要好过瞎猜，随机的话只要10%的准确率（因为是10类）。看来网络是学习到了一些东西。
我们来继续看看在哪些类上的效果好，在哪些类上的效果比较差：
out: Accuracy of plane : 56 % Accuracy of car : 70 % Accuracy of bird : 27 % Accuracy of cat : 16 % Accuracy of deer : 44 % Accuracy of dog : 64 % Accuracy of frog : 61 % Accuracy of horse : 73 % Accuracy of ship : 68 % Accuracy of truck : 61 %
好了，接下来该干点啥？
我们怎样将这个神经网络运行在GPU上呢？
Trainning on GPU
就像你怎么把一个Tensor转移到GPU上一样，现在把神经网络转移到GPU上。
如果我们有一个可用的CUDA,首先将我们的设备定义为第一个可见的cuda设备:
device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device)
out:
cuda:0 剩下的章节我们假定我们的设备是CUDA。
之后这些方法将递归到所有模块，将其参数和缓冲区转换为CUDA张量：
net.to(device)
记得你还需要在每步循环里将数据转移到GPU上：
inputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)
为什么没注意到相对于CPU巨大的速度提升？这是因为你的网络还非常小。
练习：尝试增加你网络的宽度（第一个nn.Conv2d的参数2应该与第二个nn.Conv2d的参数1是相等的数字），观察你得到的速度提升。
达成目标：
- 更深一步理解Pytorch的Tensor库和神经网络
- 训练一个小神经网络来分类图片
Trainning on multiple GPUs
如果你想看到更加显著的GPU加速，请移步：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html
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