2019 第 44 篇，总第 68 篇文章
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快速入门 PyTorch 教程前两篇文章：
快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度
快速入门PyTorch(2)--如何构建一个神经网络
这是快速入门 PyTorch 的第三篇教程也是最后一篇教程，这次将会在 CIFAR10 数据集上简单训练一个图片分类器，将会简单实现一个分类器从网络定义、数据处理和加载到训练网络模型，最后测试模型性能的流程。以及如何使用多 GPUs 训练网络模型。
本文的目录如下：
4. 训练分类器
上一节介绍了如何构建神经网络、计算 loss 和更新网络的权值参数，接下来需要做的就是实现一个图片分类器。
4.1 训练数据
在训练分类器前，当然需要考虑数据的问题。通常在处理如图片、文本、语音或者视频数据的时候，一般都采用标准的 Python 库将其加载并转成 Numpy 数组，然后再转回为 PyTorch 的张量。
对于图像，可以采用
Pillow, OpenCV库；对于语音，有
scipy和librosa;对于文本，可以选择原生 Python 或者 Cython 进行加载数据，或者使用
NLTK和SpaCy。
PyTorch 对于计算机视觉，特别创建了一个 torchvision 的库，它包含一个数据加载器(data loader)，可以加载比较常见的数据集，比如 Imagenet, CIFAR10, MNIST 等等，然后还有一个用于图像的数据转换器(data transformers)，调用的库是 torchvision.datasets 和 torch.utils.data.DataLoader 。
在本教程中，将采用 CIFAR10 数据集，它包含 10 个类别，分别是飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。数据集中的图片都是 3x32x32。一些例子如下所示：
4.2 训练图片分类器
训练流程如下：
通过调用
torchvision加载和归一化CIFAR10训练集和测试集；构建一个卷积神经网络；
定义一个损失函数；
在训练集上训练网络；
在测试集上测试网络性能。
4.2.1 加载和归一化 CIFAR10
首先导入必须的包：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
torchvision 的数据集输出的图片都是 PILImage ，即取值范围是 [0, 1] ，这里需要做一个转换，变成取值范围是 [-1, 1] , 代码如下所示：
# 将图片数据从 [0,1] 归一化为 [-1, 1] 的取值范围
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')
这里下载好数据后，可以可视化部分训练图片，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 展示图片的函数
def imshow(img):img = img / 2 + 0.5 # 非归一化npimg = img.numpy()plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))plt.show()# 随机获取训练集图片
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()# 展示图片
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# 打印图片类别标签
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
展示图片如下所示：
其类别标签为：
frog plane dog ship
4.2.2 构建一个卷积神经网络
这部分内容其实直接采用上一节定义的网络即可，除了修改 conv1 的输入通道，从 1 变为 3，因为这次接收的是 3 通道的彩色图片。
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()
4.2.3 定义损失函数和优化器
这里采用类别交叉熵函数和带有动量的 SGD 优化方法：
import torch.optim as optimcriterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
4.2.4 训练网络
第四步自然就是开始训练网络，指定需要迭代的 epoch，然后输入数据，指定次数打印当前网络的信息，比如 loss 或者准确率等性能评价标准。
import time
start = time.time()
for epoch in range(2):running_loss = 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):# 获取输入数据inputs, labels = data# 清空梯度缓存optimizer.zero_grad()outputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()# 打印统计信息running_loss += loss.item()if i % 2000 == 1999:# 每 2000 次迭代打印一次信息print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i+1, running_loss / 2000))running_loss = 0.0
print('Finished Training! Total cost time: ', time.time()-start)
这里定义训练总共 2 个 epoch，训练信息如下，大概耗时为 77s。
[1, 2000] loss: 2.226
[1, 4000] loss: 1.897
[1, 6000] loss: 1.725
[1, 8000] loss: 1.617
[1, 10000] loss: 1.524
[1, 12000] loss: 1.489
[2, 2000] loss: 1.407
[2, 4000] loss: 1.376
[2, 6000] loss: 1.354
[2, 8000] loss: 1.347
[2, 10000] loss: 1.324
[2, 12000] loss: 1.311Finished Training! Total cost time: 77.24696755409241
4.2.5 测试模型性能
训练好一个网络模型后，就需要用测试集进行测试，检验网络模型的泛化能力。对于图像分类任务来说，一般就是用准确率作为评价标准。
首先，我们先用一个 batch 的图片进行小小测试，这里 batch=4 ，也就是 4 张图片，代码如下：
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()# 打印图片
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
图片和标签分别如下所示：
GroundTruth: cat ship ship plane
然后用这四张图片输入网络，看看网络的预测结果：
# 网络输出
outputs = net(images)# 预测结果
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))
输出为：
Predicted: cat ship ship ship
前面三张图片都预测正确了，第四张图片错误预测飞机为船。
接着，让我们看看在整个测试集上的准确率可以达到多少吧！
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataoutputs = 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))
输出结果如下
Accuracy of the network on the 10000 test images: 55 %
这里可能准确率并不一定一样，教程中的结果是 51% ，因为权重初始化问题，可能多少有些浮动，相比随机猜测 10 个类别的准确率(即 10%)，这个结果是不错的，当然实际上是非常不好，不过我们仅仅采用 5 层网络，而且仅仅作为教程的一个示例代码。
然后，还可以再进一步，查看每个类别的分类准确率，跟上述代码有所不同的是，计算准确率部分是 c = (predicted == labels).squeeze()，这段代码其实会根据预测和真实标签是否相等，输出 1 或者 0，表示真或者假，因此在计算当前类别正确预测数量时候直接相加，预测正确自然就是加 1，错误就是加 0，也就是没有变化。
class_correct = list(0. for i in range(10))
class_total = list(0. for i in range(10))
with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataoutputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs, 1)c = (predicted == labels).squeeze()for i in range(4):label = labels[i]class_correct[label] += c[i].item()class_total[label] += 1for i in range(10):print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))
输出结果，可以看到猫、鸟、鹿是错误率前三，即预测最不准确的三个类别，反倒是船和卡车最准确。
Accuracy of plane : 58 %
Accuracy of car : 59 %
Accuracy of bird : 40 %
Accuracy of cat : 33 %
Accuracy of deer : 39 %
Accuracy of dog : 60 %
Accuracy of frog : 54 %
Accuracy of horse : 66 %
Accuracy of ship : 70 %
Accuracy of truck : 72 %
4.3 在 GPU 上训练
深度学习自然需要 GPU 来加快训练速度的。所以接下来介绍如果是在 GPU 上训练，应该如何实现。
首先，需要检查是否有可用的 GPU 来训练，代码如下：
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
输出结果如下，这表明你的第一块 GPU 显卡或者唯一的 GPU 显卡是空闲可用状态，否则会打印 cpu 。
cuda:0
既然有可用的 GPU ，接下来就是在 GPU 上进行训练了，其中需要修改的代码如下，分别是需要将网络参数和数据都转移到 GPU 上：
net.to(device)
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
修改后的训练部分代码：
import time
# 在 GPU 上训练注意需要将网络和数据放到 GPU 上
net.to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)start = time.time()
for epoch in range(2):running_loss = 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):# 获取输入数据inputs, labels = datainputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)# 清空梯度缓存optimizer.zero_grad()outputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()# 打印统计信息running_loss += loss.item()if i % 2000 == 1999:# 每 2000 次迭代打印一次信息print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i+1, running_loss / 2000))running_loss = 0.0
print('Finished Training! Total cost time: ', time.time() - start)
注意，这里调用 net.to(device) 后，需要定义下优化器，即传入的是 CUDA 张量的网络参数。训练结果和之前的类似，而且其实因为这个网络非常小，转移到 GPU 上并不会有多大的速度提升，而且我的训练结果看来反而变慢了，也可能是因为我的笔记本的 GPU 显卡问题。
如果需要进一步提升速度，可以考虑采用多 GPUs，也就是下一小节的内容。
本小节教程：
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html
本小节的代码：
https://github.com/ccc013/DeepLearning_Notes/blob/master/Pytorch/practise/train_classifier_example.ipynb
5. 数据并行
这部分教程将学习如何使用 DataParallel 来使用多个 GPUs 训练网络。
首先，在 GPU 上训练模型的做法很简单，如下代码所示，定义一个 device 对象，然后用 .to() 方法将网络模型参数放到指定的 GPU 上。
device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)
接着就是将所有的张量变量放到 GPU 上：
mytensor = my_tensor.to(device)
注意，这里 my_tensor.to(device) 是返回一个 my_tensor 的新的拷贝对象，而不是直接修改 my_tensor 变量，因此你需要将其赋值给一个新的张量，然后使用这个张量。
Pytorch 默认只会采用一个 GPU，因此需要使用多个 GPU，需要采用 DataParallel ，代码如下所示：
model = nn.DataParallel(model)
这代码也就是本节教程的关键，接下来会继续详细介绍。
5.1 导入和参数
首先导入必须的库以及定义一些参数：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# Parameters and DataLoaders
input_size = 5
output_size = 2batch_size = 30
data_size = 100device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
这里主要定义网络输入大小和输出大小，batch 以及图片的大小，并定义了一个 device 对象。
5.2 构建一个假数据集
接着就是构建一个假的(随机)数据集。实现代码如下：
class RandomDataset(Dataset):def __init__(self, size, length):self.len = lengthself.data = torch.randn(length, size)def __getitem__(self, index):return self.data[index]def __len__(self):return self.lenrand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),batch_size=batch_size, shuffle=True)
5.3 简单的模型
接下来构建一个简单的网络模型，仅仅包含一层全连接层的神经网络，加入 print() 函数用于监控网络输入和输出 tensors 的大小：
class Model(nn.Module):# Our modeldef __init__(self, input_size, output_size):super(Model, self).__init__()self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)def forward(self, input):output = self.fc(input)print("\tIn Model: input size", input.size(),"output size", output.size())return output
5.4 创建模型和数据平行
这是本节的核心部分。首先需要定义一个模型实例，并且检查是否拥有多个 GPUs，如果是就可以将模型包裹在 nn.DataParallel ，并调用 model.to(device) 。代码如下：
model = Model(input_size, output_size)
if torch.cuda.device_count() > 1:print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")# dim = 0 [30, xxx] -> [10, ...], [10, ...], [10, ...] on 3 GPUsmodel = nn.DataParallel(model)model.to(device)
5.5 运行模型
接着就可以运行模型，看看打印的信息：
for data in rand_loader:input = data.to(device)output = model(input)print("Outside: input size", input.size(),"output_size", output.size())
输出如下：
In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])
Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])
5.6 运行结果
如果仅仅只有 1 个或者没有 GPU ，那么 batch=30 的时候，模型会得到输入输出的大小都是 30。但如果有多个 GPUs，那么结果如下：
2 GPUs
# on 2 GPUs
Let's use 2 GPUs!In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])In Model: input size torch.Size([15, 5]) output size torch.Size([15, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])In Model: input size torch.Size([5, 5]) output size torch.Size([5, 2])
Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])
3 GPUs
Let's use 3 GPUs!In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])In Model: input size torch.Size([10, 5]) output size torch.Size([10, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])
8 GPUs
Let's use 8 GPUs!In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([4, 5]) output size torch.Size([4, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
Outside: input size torch.Size([30, 5]) output_size torch.Size([30, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])In Model: input size torch.Size([2, 5]) output size torch.Size([2, 2])
Outside: input size torch.Size([10, 5]) output_size torch.Size([10, 2])
5.7 总结
DataParallel 会自动分割数据集并发送任务给多个 GPUs 上的多个模型。然后等待每个模型都完成各自的工作后，它又会收集并融合结果，然后返回。
更详细的数据并行教程：
https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/parallelism_tutorial.html
本小节教程：
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html
小结
第三篇主要是简单实现了一个图像分类的流程，选择数据集，构建网络模型，定义损失函数和优化方法，训练网络，测试网络性能，并检查每个类别的准确率，当然这只是很简单的过一遍流程。
然后就是使用多 GPUs 训练网络的操作。
接下来你可以选择：
训练一个神经网络来玩视频游戏：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html
在 imagenet 上训练 ResNet：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet
采用 GAN 训练一个人脸生成器：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/dcgan
采用循环 LSTM 网络训练一个词语级别的语言模型：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model
更多的例子：https://github.com/pytorch/examples
更多的教程：https://pytorch.org/tutorials
在 Forums 社区讨论 PyTorch：https://discuss.pytorch.org/
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