前4个博客，已经介绍了什么是Tensor，构建模型所需的基本类有哪些，这些类有哪些工作。下面，结合这些内容，通过简单的例子进行使用说明。

1 构造模块化的神经网络

下面具体以一个由两个全连接层组成的感知机为例， 介绍如何使用nn.Module构造模块化的神经网络。

import torch
from torch import nn

# 实现了 y = x*w + b 的一个方法，wb是未知参数，x是输入，y是对应的输出
class Linear(nn.Module):
    # 输入维度，in_dim为x的维度，out_dim为y的维度
    def __init__(self, in_dim, out_dim): 
        super(Linear, self).__init__()
        # 定义参数wb，默认是需要求导的
        # 结合公式我们知道w是一个in_dim * out_dim的矩阵
        self.w = nn.Parameter(torch.randn(in_dim, out_dim))
        self.b = nn.Parameter(torch.randn(out_dim))

    # 输入x，计算y = wx + b
    def forward(self, x):
        x = x.matmul(self.w) # 计算wx
        y = x + self.b.expand_as(x) # 再加上b
        return y

class Perception(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hid_dim, out_dim):
        super(Perception, self).__init__()
        # 这里定义了两层，注意第一层的输出维度要跟第二维的输入维度相同
        self.layer1 = Linear(in_dim, hid_dim)
        self.layer2 = Linear(hid_dim, out_dim)
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        y = torch.sigmoid(x) # 激活函数
        y = self.layer2(y)
        y = torch.sigmoid(y)
        return y

2 损失函数

在深度学习中， 损失反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距， 可以用来分析训练过程的好坏、 模型是否收敛等， 例如均方损失、 交叉熵损失等。 在PyTorch中， 损失函数可以看做是网络的某一层而放到模型定义中， 但在实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播过程中。

PyTorch在torch.nn及torch.nn.functional中都提供了各种损失函数， 通常来讲， 由于损失函数不含有可学习的参数， 因此这两者在功能上基本没有区别。

在上一行代码的基础上，我们补充下面代码计算损失，损失函数两种输出结果都是一样的。在使用pycharm开发时，输入nn.已经不会弹出functional，所以我觉得未来趋势，functional里面的函数将会被取消，所以安全起见，尽量使用nn自带的函数吧。

model = Perception(100, 1000, 10)
input = torch.randn(100) # 输入一个100维向量
label = torch.randn(10) # 设置输出标签
output = model(input)
# 使用nn.CrossEntropyLoss
criterion = nn.L1Loss()
loss_nn = criterion(output, label)
# 使用nn.functional.l1_loss
loss_functional = nn.functional.l1_loss(output, label)

下面给出nn里面包含的损失函数。

函数定义

torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')

L1Loss就是输入$x$和目标$y$的平均绝对值误差（mean absolute error，MAE）。在深度学习中，一般$x$就是预测输出的一个向量，$y$是对应的标签，那么绝对值误差就是$|x-y|$，在深度学习中，batchsize一般不为1，定义 L = { l 1 , … , l N } T , l n = ∣ x n − y n ∣ L = {l_1,dots,l_N}^T, l_n = left| x_n - y_n right| L={l1​,…,lN​}T,ln​=∣xn​−yn​∣，$N$为对应的batch的个数，那么对应的MAE如下所示，两种误差的区别就是是否求均值。

$$\ell (x,y)=\left\{\begin{array}{cc}mean(L)& reduction{=}^{\prime }mea{n}^{\prime }\\ sum(L)& reduction{=}^{\prime }su{m}^{\prime }\end{array}\right\}$$

如果想返回一个batch中每个输出的误差，设置reduction = 'none'，那么返回的就是一个向量 L = { l 1 , … , l N } T , l n = ∣ x n − y n ∣ L = {l_1,dots,l_N}^T, l_n = left| x_n - y_n right| L={l1​,…,lN​}T,ln​=∣xn​−yn​∣

size_average和reduce官方已经不赞成使用了，选择输出误差的格式仅使用reduction配置即可(三个参数，mean,sum,none)

下面是这个函数的简单用法。

loss = nn.L1Loss()
input = torch.randn(3, 5)
target = torch.randn(3, 5)
output = loss(input, target)

3 训练方法

在上述介绍中， nn.Module模块提供了网络骨架，使用了nn.L1Loss计算了输出与标签的差异，也就是损失。这时还缺少一个如何进行模型优化、 加速收敛的模块，nn.optim就是干这事的。

nn.optim中包含了各种常见的优化算法， 包括随机梯度下降算法SGD（Stochastic Gradient Descent， 随机梯度下降） 、Adam（Adaptive Moment Estimation） 、 Adagrad、 RMSProp， 这里仅对常用的SGD与Adam两种算法进行介绍。

3.1 SGD方法

梯度下降（Gradient Descent） 是迭代法中的一种， 是指沿着梯度下降的方向求解极小值， 一般可用于求解最小二乘问题。 在深度学习中， 当前更常用的是SGD算法， 以一个小批次（Mini Batch） 的数据为单位， 计算一个批次的梯度， 然后反向传播优化， 并更新参数。

优点：

• 分担训练压力： 当前数据集通常数量较多， 尺度较大， 使用较大的数据同时训练显然不现实， SGD则提供了小批量训练并优化网络的方法， 有效分担了GPU等计算硬件的压力。
• 加快收敛： 由于SGD一次只采用少量的数据， 这意味着会有更多次的梯度更新， 在某些数据集中，其收敛速度会更快。

缺点：

• 初始学习率难以确定： SGD算法依赖于一个较好的初始学习率， 但设置初始学习率并不直观， 并且对于不同的任务， 其初始值也不固定。
• 容易陷入局部最优： SGD虽然采用了小步快走的思想， 但是容易陷入局部的最优解， 难以跳出。

有效解决局部最优的通常做法是增加动量momentum，SGD算法中可以通过设置momentum参数解决局部最优问题（这就是调参）

3.2 Adam方法

Adam利用了梯度的一阶矩与二阶矩动态地估计调整每一个参数的学习率， 是一种学习率自适应算法。Adam的优点在于， 经过调整后， 每一次迭代的学习率都在一个确定范围内， 使得参数更新更加平稳。此外， Adam算法可以使模型更快收敛， 尤其适用于一些深层网络， 或者神经网络较为复杂的场景。

3.3 简单用法

承接之前创建的模型，给出一个简单训练的示例

model = Perception(100, 1000, 10)
optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr=0.01)
input = torch.randn(20, 100) # 输入一个10个100维向量
output = model(input) # 输出是一个20*10的矩阵
label = torch.randn(20, 10) # 给出一个对应维度的标签
# 计算loss
criterion = nn.L1Loss()
loss_l1 = criterion(output, label)
optimizer.zero_grad() # 清空梯度， 在每次优化前都需要进行此操作
loss_l1.backward() # 损失的反向传播
optimizer.step() # 利用优化器进行梯度更新

不同参数层分配不同的学习率： 优化器也可以很方便地实现将不同的网络层分配成不同的学习率， 即对于特殊的层单独赋予学习率， 其余的保持默认的整体学习率， 具体示例如下：

# 对于model中需要单独赋予学习率的层， 如special层， 则使用'lr'关键字单独赋予
optimizer = optim.SGD(
    [{'params': model.special.parameters(), 'lr': 0.001},
     {'params': model.base.parameters()}, lr=0.0001)

4 网络模型库 torchvision.models

对于深度学习， torchvision.models库提供了众多经典的网络结构与预训练模型， 例如VGG、 ResNet和Inception等， 利用这些模型可以快速搭建物体检测网络， 不需要逐层手动实现。

以VGG模型为例， 在torchvision.models中， VGG模型的特征层与分类层分别用vgg.features与vgg.classifier来表示， 每个部分是一个nn.Sequential结构， 可以方便地使用与修改。 下面简单进行使用说明。先导入包from torchvision import models。

输入vgg = models.vgg16()即可快速的获得一个VGG16模型，VGG16的特征层包括13个卷积、 13个激活函数ReLU、 5个池化， 一共31层，输入print(len(vgg.features))即可发现返回是31。VGG16的分类层包括3个全连接、 2个ReLU、 2个Dropout， 一共7层，输入print(len(vgg.classifier))返回值为7。

模型返回类型也是个pytorch的Module类型，查看源代码发现vgg继承Module类，class VGG(nn.Module)，所以在pytorch中直接使用即可。

vgg.features这是一个Sequence，可以通过矩阵角标访问网络结构，比如输入vgg.classifier[-1]直接返回最后一层信息。

Linear(in_features=4096, out_features=1000, bias=True)

5 模型加载与保存

5.1 模型加载

对于计算机视觉的任务， 包括物体检测， 我们通常很难拿到很大的数据集， 在这种情况下重新训练一个新的模型是比较复杂的， 并且不容易调整， 因此， Fine-tune（微调） 是一个常用的选择。 所Finetune是指利用别人在一些数据集上训练好的预训练模型， 在自己的数据集上训练自己的模型。

下面提供两种模型加载方法。

5.1.1 加载自带的预训练模型

直接利用torchvision.models中自带的预训练模型， 只需要在使用时赋予pretrained参数为True即可。

from torchvision import models
vgg = models.vgg16(pretrained=True)

5.1.2 加载本地的训练模型

如果想要使用自己的本地预训练模型， 或者之前训练过的模型， 则可以通过model.load_state_dict()函数操作， 具体如下：

from torchvision import models
vgg = models.vgg16()
state_dict = torch.load("训练模型路径")
vgg.load_state_dict({k:v for k, v in state_dict_items() if k in vgg.state_dict()})

通常来讲， 对于不同的检测任务， 卷积网络的前两三层的作用是非常类似的， 都是提取图像的边缘信息等， 因此为了保证模型训练中能够更加稳定， 一般会固定预训练网络的前两三个卷积层而不进行参数的学习。 例如VGG模型， 可以设置前三个卷积模组不进行参数学习， 设置方式如下：

for layer in range(10):
    for p in vgg[layer].parameters():
        p.requires_grad = False

5.2 模型保存

在PyTorch中， 参数的保存通过torch.save()函数实现， 可保存对象包括网络模型、 优化器等， 而这些对象的当前状态数据可以通过自身的state_dict()函数获取。

torch.save({'model': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), 'model_path.pth')

6 GPU加速

PyTorch为数据在GPU上运行提供了非常便利的操作。 首先可以使用torch.cuda.is_available()来判断当前环境下GPU是否可用， 其次是对于Tensor和模型， 可以直接调用cuda()方法将数据转移到GPU上运行， 并且可以输入数字来指定具体转移到哪块GPU上运行。

import torch
from torchvision import models
a = torch.randn(3,3)
b = models.vgg16()
# 判断当前GPU是否可用
if torch.cuda.is_available():
    a = a.cuda()
# 指定将b转移到编号为1的GPU上
b = b.cuda(1)
# 使用torch.device()来指定使用哪一个GPU
device = torch.device("cuda: 1")
c = torch.randn(3, 3, device = device, requires_grad = True)

在脚本中利用函数指定使用哪一块GPU

import torch
torch.cuda.set_device(1)

在工程应用中， 通常使用torch.nn.DataParallel(module,device_ids)函数来处理多GPU并行计算的问题。 示例如下：

model_gpu = nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])
output = model_gpu(input)

多GPU处理的实现方式是， 首先将模型加载到主GPU上， 然后复制模型到各个指定的GPU上， 将输入数据按batch的维度进行划分，分配到每个GPU上独立进行前向计算， 再将得到的损失求和并反向传播更新单个GPU上的参数， 最后将更新后的参数复制到各个GPU上。

总结

网络基本的模型构建，计算损失，训练方法都说明差不多了，后面可以开展关于网络层、损失函数等具体内容的细致分析，也会穿插介绍一些网络的构建方法。

最后

以上就是娇气雨为你收集整理的Pytorch学习(5) —— 简单模型构建，损失函数，训练方法等1 构造模块化的神经网络2 损失函数3 训练方法4 网络模型库 torchvision.models5 模型加载与保存6 GPU加速总结的全部内容，希望文章能够帮你解决Pytorch学习(5) —— 简单模型构建，损失函数，训练方法等1 构造模块化的神经网络2 损失函数3 训练方法4 网络模型库 torchvision.models5 模型加载与保存6 GPU加速总结所遇到的程序开发问题。

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