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前言
本文參考PyTorch官網的教程，分為五個基本模塊來介紹PyTorch。為了避免文章過長，這五個模塊分別在五篇博文中介紹。
Part3：使用PyTorch構建一個神經網絡
神經網絡可以使用touch.nn來構建。nn依賴于autograd來定義模型，并且對其求導。一個nn.Module包含網絡的層（layers），同時forward(input)可以返回output。
這是一個簡單的前饋網絡。它接受輸入，然后一層一層向前傳播，最后輸出一個結果。
訓練神經網絡的典型步驟如下：
（1） 定義神經網絡，該網絡包含一些可以學習的參數（如權重）
（2） 在輸入數據集上進行迭代
（3） 使用網絡對輸入數據進行處理
（4） 計算loss（輸出值距離正確值有多遠）
（5） 將梯度反向傳播到網絡參數中
（6） 更新網絡的權重，使用簡單的更新法則：weight = weight - learning_rate* gradient，即：新的權重=舊的權重-學習率*梯度值。
1 定義網絡
我們先定義一個網絡：
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution
# kernel
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
# an affine operation: y = Wx + b
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
# Max pooling over a (2, 2) window
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
# If the size is a square you can only specify a single number
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
def num_flat_features(self, x):
size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension
num_features = 1
for s in size:
num_features *= s
return num_features
net = Net()
print(net)
預期輸出：
Net ( (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (fc1): Linear (400 ->120) (fc2): Linear (120 ->84) (fc3): Linear (84 ->10) )
你只需要定義forward函數，那么backward函數（梯度在此函數中計算）就會利用autograd來自動定義。你可以在forward函數中使用Tensor的任何運算。
學習到的參數可以被net.parameters()返回。
params = list(net.parameters()) print(len(params)) print(params[0].size()) # conv1's .weight
預期輸出：
10
torch.Size([6, 1, 5, 5])
前向計算的輸入和輸出都是autograd.Variable，注意，這個網絡（LeNet）的輸入尺寸是32*32。為了在MNIST數據集上使用這個網絡，請把圖像大小轉變為32*32。
input = Variable(torch.randn(1, 1, 32, 32)) out = net(input) print(out)
預期輸出：
Variable containing:
-0.0796 0.0330 0.0103 0.0250 0.1153 -0.0136 0.0234 0.0881 0.0374 -0.0359
[torch.FloatTensor of size 1x10]
將梯度緩沖區歸零，然后使用隨機梯度值進行反向傳播。
net.zero_grad() out.backward(torch.randn(1, 10))
注意：torch.nn只支持mini-batches. 完整的torch.nn package只支持mini-batch形式的樣本作為輸入，并且不能只包含一個樣本。例如，nn.Conv2d會采用一個4D的Tensor（nSamples* nChannels * Height * Width）。如果你有一個單樣本，可以使用input.unsqueeze(0)來添加一個虛假的批量維度。
在繼續之前，讓我們回顧一下迄今為止所見過的所有類。
概述：
（1） torch.Tensor——多維數組
（2） autograd.Variable——包裝了一個Tensor，并且記錄了應用于其上的運算。與Tensor具有相同的API，同時增加了一些新東西例如backward()。并且有相對于該tensor的梯度值。
（3） nn.Module——神經網絡模塊。封裝參數的簡便方式，對于參數向GPU移動，以及導出、加載等有幫助。
（4） nn.Parameter——這是一種變量（Variable），當作為一個屬性（attribute）分配到一個模塊（Module）時，可以自動注冊為一個參數（parameter）。
（5） autograd.Function——執行自動求導運算的前向和反向定義。每一個Variable運算，創建至少一個單獨的Function節點，該節點連接到創建了Variable并且編碼了它的歷史的函數身上。
2 損失函數（Loss Function）
損失函數采用輸出值和目標值作為輸入參數，來計算輸出值距離目標值還有多大差距。在nn package中有很多種不同的損失函數，最簡單的一個loss就是nn.MSELoss，它計算輸出值和目標值之間的均方差。
例如：
output = net(input) target = Variable(torch.arange(1, 11)) # a dummy target, for example criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) print(loss)
現在，從反向看loss，使用.grad_fn屬性，你會看到一個計算graph如下：
input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear -> MSELoss -> loss
當我們調用loss.backward()，整個的graph關于loss求導，graph中的所有Variables都會有他們自己的.grad變量。
為了理解，我們進行幾個反向步驟。
print(loss.grad_fn) # MSELoss print(loss.grad_fn.next_functions[0][0]) # Linear print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0]) # ReLU
預期輸出：
<torch.autograd.function.MSELossBackwardobjectat0x7fb3c0dcf4f8> <torch.autograd.function.AddmmBackwardobjectat0x7fb3c0dcf408> <AccumulateGradobjectat0x7fb3c0db79e8>
3 反向傳播（Backprop）
可以使用loss.backward()進行誤差反向傳播。你需要清除已經存在的梯度值，否則梯度將會積累到現有的梯度上。
現在，我們調用loss.backward()，看一看conv1的bias 梯度在backward之前和之后的值。
net.zero_grad() # zeroes the gradient buffers of all parameters
print('conv1.bias.grad before backward')
print(net.conv1.bias.grad)
loss.backward()
print('conv1.bias.grad after backward')
print(net.conv1.bias.grad)
4 更新權重
實踐當中最簡單的更新法則就是隨機梯度下降法（ StochasticGradient Descent (SGD)）
weight = weight - learning_rate * gradient
執行這個操作的python代碼如下：
learning_rate = 0.01 for f in net.parameters(): f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)
但是當你使用神經網絡的時候，你可能會想要嘗試多種不同的更新法則，例如SGD,Nesterov-SGD, Adam, RMSProp等。為了實現此功能，有一個package叫做torch.optim已經實現了這些。使用它也很方便：
import torch.optim as optim # create your optimizer optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # in your training loop: optimizer.zero_grad() # zero the gradient buffers output = net(input) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() # Does the update
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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