一小时学会PyTorch

基本概念和操作

张量的概念和生成

  张量和Numpy中ndarrays的概念很相似,有了这个作为基础,张量也可以被运行在GPU上来加速计算,下面介绍如何创建张量。

from __future__ import print_function
import torch
# 这个是用来生成一个为未初始化的5*3的张量,切记不是全零
x = torch.empty(5, 3)
print(x)
"""
tensor([[2.7712e+35, 4.5886e-41, 7.2927e-04],
        [3.0780e-41, 3.8725e+35, 4.5886e-41],
        [4.4446e-17, 4.5886e-41, 3.9665e+35],
        [4.5886e-41, 3.9648e+35, 4.5886e-41],
        [3.8722e+35, 4.5886e-41, 4.4446e-17]])
"""

# 这个是生成一个均匀分布的初始化的,每个元素从0~1的张量,与第一个要区别开,另外,还有其它的随机张量生成函数,如torch.randn()、torch.normal()、torch.linespace(),分别是标准正态分布,离散正态分布,线性间距向量
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
"""
tensor([[0.9600, 0.0110, 0.9917],
        [0.9549, 0.1732, 0.7781],
        [0.8098, 0.5300, 0.5747],
        [0.5976, 0.1412, 0.9444],
        [0.6023, 0.7750, 0.5772]])
"""

# 这个是初始化一个全零张量,可以指定每个元素的类型。
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)
"""tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])"""

#从已有矩阵转化为张量
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)
"""
tensor([5.5000, 3.0000])
"""

# 从已有张量中创造一个张量,新的张量将会重用已有张量的属性。如:若不提供新的值,那么每个值的类型将会被重用。
x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)      # new_* methods take in sizes
print(x)

x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)    # override dtype!
print(x)                                      # result has the same size
"""
tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]], dtype=torch.float64)
tensor([[ 0.3327, -0.2405, -1.3764],
        [-0.1040, -0.9072,  0.0069],
        [-0.2622,  1.8072,  0.0175],
        [ 0.0572, -0.6766,  1.6201],
        [-0.7197, -1.1166,  1.7308]])
        """

# 最后我们学习如何获取张量的形状,一个小Tip,torch.Size是一个元组,所以支持元组的操作。
print(x.size())
"""torch.Size([5, 3])"""

张量的操作

  实际上有很多语法来操作张量,现在我们来看一看加法。

y = torch.rand(5, 3)
# 加法方式1
print(x + y)
"""
tensor([[ 1.2461,  0.6067, -0.9796],
        [ 0.0663, -0.9046,  0.8010],
        [ 0.4199,  1.8893,  0.7887],
        [ 0.6264, -0.2058,  1.8550],
        [ 0.0445, -0.8441,  2.2513]])
"""
# 加法方式2
print(torch.add(x, y))
"""
tensor([[ 1.2461,  0.6067, -0.9796],
        [ 0.0663, -0.9046,  0.8010],
        [ 0.4199,  1.8893,  0.7887],
        [ 0.6264, -0.2058,  1.8550],
        [ 0.0445, -0.8441,  2.2513]])
"""
# 还可以加参数
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)
"""
tensor([[ 1.2461,  0.6067, -0.9796],
        [ 0.0663, -0.9046,  0.8010],
        [ 0.4199,  1.8893,  0.7887],
        [ 0.6264, -0.2058,  1.8550],
        [ 0.0445, -0.8441,  2.2513]])
"""
# 方法二的一种变式,注意有一个‘_’,这个符号在所有替换自身操作符的末尾都有,另外,输出的方式还可以象python一样。
y.add_(x)
print(y)
"""
tensor([[ 1.2461,  0.6067, -0.9796],
        [ 0.0663, -0.9046,  0.8010],
        [ 0.4199,  1.8893,  0.7887],
        [ 0.6264, -0.2058,  1.8550],
        [ 0.0445, -0.8441,  2.2513]])
"""
print(x[:, 1])
"""
tensor([-0.2405, -0.9072,  1.8072, -0.6766, -1.1166])
"""

  我们现在看一看如何调整张量的形状。

x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
z = x.view(-1, 8)  # the size -1 is inferred from other dimensions
print(x.size(), y.size(), z.size())
"""
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])
"""

  我们现在看一看如何查看张量的大小。

x = torch.randn(1)
print(x)
print(x.item())
"""
tensor([-1.4743])
-1.4742881059646606
"""

到这里,基本的操作知识就已经讲完了,如果了解更详细的部分,请点击这个链接.

张量和Numpy的相互转换

  Tensor到Numpy,在使用Cpu的情况下,张量和array将共享他们的物理位置,改变其中一个的值,另一个也会随之变化。

a = torch.ones(5)
print(a)
"""
tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
"""
b = a.numpy()
print(b)
"""
[1. 1. 1. 1. 1.]
"""
a.add_(1)
print(a)
print(b)
"""
tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
[2. 2. 2. 2. 2.]
"""

  Numpy到Tensor ,在使用Cpu的情况下,张量和array将共享他们的物理位置,改变其中一个的值,另一个也会随之变化。

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)
"""
[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
"""

Gpu下的转换

# let us run this cell only if CUDA is available
# We will use ``torch.device`` objects to move tensors in and out of GPU
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # a CUDA device object
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # directly create a tensor on GPU
    x = x.to(device)                       # or just use strings ``.to("cuda")``
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # ``.to`` can also change dtype together!
"""
tensor([-0.4743], device='cuda:0')
tensor([-0.4743], dtype=torch.float64)
"""

自动微分

  在pytorch中,神经网络的核心是自动微分,在本节中我们会初探这个部分,也会训练一个小型的神经网络。自动微分包会提供自动微分的操作,它是一个取决于每一轮的运行的库,你的下一次的结果会和你上一轮运行的代码有关,因此,每一轮的结果,有可能都不一样。接下来,让我们来看一些例子。

张量

  torch.Tensor是这个包的核心类,如果你设置了它的参数 ‘.requires_grad=true’ 的话,它将会开始去追踪所有的在这个张量上面的运算。当你完成你得计算的时候,你可以调用’backwward()来计算所有的微分。这个向量的梯度将会自动被保存在’grad’这个属性里面。     如果想要阻止张量跟踪历史数据,你可以调用’detach()'来将它从计算历史中分离出来,当然未来所有计算的数据也将不会被保存。或者你可以使用’with torch.no_grad()‘来调用代码块,不光会阻止梯度计算,还会避免使用储存空间,这个在计算模型的时候将会有很大的用处,因为模型梯度计算的这个属性默认是开启的,而我们可能并不需要。     第二个非常重要的类是Function,Tensor和Function,他们两个是相互联系的并且可以搭建一个非循环的运算图。每一个张量都有一个’grad_fn’的属性,它可以调用Function来创建Tensor,当然,如果用户自己创建了Tensor的话,那这个属性自动设置为None。     如果你想要计算引出量的话,你可以调用’.backward()'在Tensor上面,如果Tensor是一个纯数的话,那么你将不必要指明任何参数;如果它不是纯数的话,你需要指明一个和张量形状匹配的梯度的参数。下面来看一些例程。

import torch
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)
"""
tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]], requires_grad=True)
"""
y = x + 2
print(y)
"""
tensor([[3., 3.],
        [3., 3.]], grad_fn=<AddBackward0>)
"""
print(y.grad_fn)
"""
<AddBackward0 object at 0x7fc6bd199ac8>
"""
z = y * y * 3
out = z.mean()
print(z, out)
"""
tensor([[27., 27.],
        [27., 27.]], grad_fn=<MulBackward0>) tensor(27., grad_fn=<MeanBackward0>)
"""
a = torch.randn(2, 2)
a = ((a * 3) / (a - 1))
print(a.requires_grad)
a.requires_grad_(True)
print(a.requires_grad)
b = (a * a).sum()
print(b.grad_fn)
"""
False
True
<SumBackward0 object at 0x7fc6bd1b02e8>
"""

梯度

  现在我们将进行反向梯度传播。因为输出包含一个纯数,那么out.backward()等于out.backward(torch.tensor(1.));梯度的计算如下(分为数量和向量):

  • 数量的梯度,即各个方向的导数的集合
  • 向量的全微分,即雅可比行列式
print(x.grad)
"""
tensor([[4.5000, 4.5000],
        [4.5000, 4.5000]])
"""
v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(v)

print(x.grad)
"""
tensor([1.0240e+02, 1.0240e+03, 1.0240e-01])
"""
#停止计算微分
print(x.requires_grad)
print((x ** 2).requires_grad)

with torch.no_grad():
   print((x ** 2).requires_grad)
"""
True
True
False
"""

神经网络

  神经网络可以用torch.nn构建。现在我们可以来看一看autograd这个部分了,torch.nn依赖于它来定义模型并做微分,nn.Module包含神经层,forward(input)可以用来返回output。例如,看接下来这个可以给数字图像分类的网络。

lenet-5

  这个是一个简单前馈网络,它将输入经过一层层的传递,最后给出了结果。一个经典的神经网络的学习过程如下所示:

  • 定义神经网络及其参数;
  • 在数据集上多次迭代循环;
  • 通过神经网络处理数据集;
  • 计算损失(输出和正确的结果之间相差的距离);
  • 用梯度对参数反向影响;
  • 更新神经网络的权重,weight = weight - rate * gradient;

让我们来一步步详解这个过程。

定义网络

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


# 汉字均为我个人理解,英文为原文标注。
class Net(nn.Module):

    def __init__(self):
        # 继承原有模型
        super(Net, self).__init__()
        # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution
        # kernel
        # 定义了两个卷积层
        # 第一层是输入1维的(说明是单通道,灰色的图片)图片,输出6维的的卷积层(说明用到了6个卷积核,而每个卷积核是5*5的)。
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        # 第一层是输入1维的(说明是单通道,灰色的图片)图片,输出6维的的卷积层(说明用到了6个卷积核,而每个卷积核是5*5的)。
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # an affine operation: y = Wx + b
        # 定义了三个全连接层,即fc1与conv2相连,将16张5*5的卷积网络一维化,并输出120个节点。
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        # 将120个节点转化为84个。
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        # 将84个节点输出为10个,即有10个分类结果。
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # Max pooling over a (2, 2) window
        # 用relu激活函数作为一个池化层,池化的窗口大小是2*2,这个也与上文的16*5*5的计算结果相符(一开始我没弄懂为什么fc1的输入点数是16*5*5,后来发现,这个例子是建立在lenet5上的)。
        # 这句整体的意思是,先用conv1卷积,然后激活,激活的窗口是2*2。
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # If the size is a square you can only specify a single number
        # 作用同上,然后有个需要注意的地方是在窗口是正方形的时候,2的写法等同于(2,2)。
        # 这句整体的意思是,先用conv2卷积,然后激活,激活的窗口是2*2。
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        # 这句整体的意思是,调用下面的定义好的查看特征数量的函数,将我们高维的向量转化为一维。
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        # 用一下全连接层fc1,然后做一个激活。
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # 用一下全连接层fc2,然后做一个激活。
        x = F.relu(self.fc2(x))
        # 用一下全连接层fc3。
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        # 承接上文的引用,这里需要注意的是,由于pytorch只接受图片集的输入方式(原文的单词是batch),所以第一个代表个数的维度被忽略。
        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)

"""
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(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
"""

# 现在我们已经构建好模型了,但是还没有开始用bp呢,如果你对前面的内容有一些印象的话,你就会想起来不需要我们自己去搭建,我们只需要用某一个属性就可以了,autograd。

# 现在我们需要来看一看我们的模型,下列语句可以帮助你看一下这个模型的一些具体情况。

params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size())  # conv1's .weight

"""
10
torch.Size([6, 1, 5, 5])
"""

input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)

"""
tensor([[ 0.0114,  0.0476, -0.0647,  0.0381,  0.0088, -0.1024, -0.0354,  0.0220,
         -0.0471,  0.0586]], grad_fn=<AddmmBackward>)
"""

#最后让我们清空缓存,准备下一阶段的任务。
net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))

损失函数

  先介绍一下损失函数是干什么的:它可以用来度量输出和目标之间的差距,那度量出来有什么意义呢?还记得我们的反向传播吗?他可以将误差作为一个反馈来影响我们之前的参数,更新参数将会在下一节中讲到。当然度量的方法有很多,我们这里选用nn.MSELoss来计算误差,下面接着完善上面的例程。

# 这个框架是来弄明白我们现在做了什么,这个网络张什么样子。
"""
input -> conv2d -> relu -> maxpool2d -> conv2d -> relu -> maxpool2d
      -> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear
      -> MSELoss
      -> loss
"""
# 到目前为止我们学习了Tensor(张量),autograd.Function(自动微分),Parameter(参数),Module(如何定义,各个层的结构,传播过程)
# 现在我们还要学习损失函数和更新权值。

# 这一部分是来搞定损失函数
output = net(input)
target = torch.randn(10)  # a dummy target, for example
target = target.view(1, -1)  # make it the same shape as output
criterion = nn.MSELoss()

loss = criterion(output, target)
print(loss)

# 看一看我们的各个点的结果。
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

"""
<MseLossBackward object at 0x7efbcad51a58>
<AddmmBackward object at 0x7efbcad51b38>
<AccumulateGrad object at 0x7efbcad51b38>
"""

# 重点来了,反向传播计算梯度。
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)

"""
conv1.bias.grad before backward
tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0.])
conv1.bias.grad after backward
tensor([ 0.0087, -0.0073,  0.0013,  0.0006, -0.0107, -0.0042])
"""

  另外官方文档给了一个各个模型和损失函数的地址,有兴趣的可以看一看,或者收藏一下,做个备份。

  激动人心的时刻终于来了,如何更新权值?如果你对上面我们翻译的文章了解的话,你就知道,我们现在搞定了模型的搭建,也得到了预测值与真实值的差距是多少,在哪里可能造成了这个差距,但是还是短些什么,短什么呢(先自己想一下)?   还剩如何修正这个差距。也就是我们所说的权值更新,我们这个所采用的方法是SGD,学名称为随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 。

weight=weight−learningrate∗gradient
# 相应的python代码
learning_rate = 0.01
for f in net.parameters():
    f.data.sub_(f.grad.data * learning_rate)

如果你想用更多的其它方法的话,你可以查看torch.optim

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

  至此,我们的基本知识就差不多结束了,接下来我们会动手在CPU和GPU上训练我们的图像分类器。

训练分类器

首先进行数据处理

  我们知道,要想有一个好的模型你必须有一些好的数据,并将他们转化为模型可以理解的语言,这个工作非常重要。对于前者我将来会写一个博客介绍我所知道的几种方法,现在我们来看后者。   我们知道,要想有一个好的模型你必须有一些好的数据,并将他们转化为模型可以理解的语言,这个工作非常重要。对于前者我将来会写一个博客介绍我所知道的几种方法,现在我们来看后者如何解决。   众所周知,当我们需要处理图像,文本,音频或者视频数据的时候,你可以使用标准的python库来将这些书v就转化为numpy array,然后你可以其再转化为Tensor。下面列出一些相应的python库:

  • For images, packages such as Pillow, OpenCV are useful
  • For audio, packages such as scipy and librosa
  • For text, either raw Python or Cython based loading, or NLTK and SpaCy are useful

  特别是对于视觉领域,我们写了一个叫做torchvision的包,他可以将很多知名数据的数据即涵盖在内。并且,通过torchvision.datasets 和 torch.utils.data.DataLoader 进行数据的转化。在本例中我们将会使用 CIFAR10 数据集,它有以下各类: ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。在这个数据集中的图像尺寸都是33 * 32的。

开始训练模型

先说一下训练步骤

  • 首先装载数据,并将其统一化;
  • 定义CNN;
  • 定义损失函数;
  • 训练神经网络;
  • 测试网络;

接下来开始干活(cpu版本的):

import torch
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

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')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image


def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()


# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class 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 x


net = Net()

for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# print images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

outputs = net(images)

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = 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))

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 = data
        outputs = 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] += 1


for i in range(10):
    print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
        classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

还没完,还有活干(gpu版本的):

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Assuming that we are on a CUDA machine, this should print a CUDA device:

print(device)

net.to(device)

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

还没完,还有活干(gpu版本的最终代码成品):

import torch.optim as optim
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

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')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image


def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # unnormalize
    npimg = img.cpu().numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()


# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class 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 x


net = Net()

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Assuming that we are on a CUDA machine, this should print a CUDA device:

print(device)

net.to(device)



for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        # zero the parameter gradients
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
images, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

# print images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

outputs = net(images)

_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        images, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = 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))

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 = data
        images, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = 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] += 1


for i in range(10):
    print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
        classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

此篇完结

本文来源:

pytorch基础入门教程/一小时学会pytorch

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