莫凡Pytorch学习笔记（二）

莫凡Pytorch学习笔记（二）

Pytorch回归模型搭建

本篇笔记主要对应于莫凡Pytorch中的3.1节。主要讲了如何使用Pytorch搭建一个回归模型的神经网络。

在Pytorch中自定义一个神经网络时，我们需要继承Module来书写自己的神经网络。在继承该类时，必须重新实现__init__构造函数和forward这两个方法。这里有一些注意点：

1. 一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；

2. 一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、BatchNormanation层)可放在构造函数中，也可不放在构造函数中，如果不放在构造函数__init__里面，则在forward方法里面可以使用nn.functional来代替；

3. forward方法是必须要重写的，它是实现模型的功能，实现各个层之间的连接关系的核心。

接下来我们来自己搭建一个回归模型的神经网络。

数据生成与展示

这里生成一组 y = x 2 y=x^2 y=x2的数据，并加入一些随机噪声。

import torch
functional as F
import matplotlib.pyplot as plt

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)   # x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())                  # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)

plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.show()

基本网络搭建

我们自定义一个类来完成回归操作

class Module):def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):# 分别表示feature个数、隐藏层神经元数个数、输出值数目super(Net, self).__init__()self.hidden = Linear(n_feature, n_hidden)self.predict = Linear(n_hidden, n_output)def forward(self, x):# x 是输入数据x = F.relu(self.hidden(x))y = self.predict(x)return y

这是一个两层的神经网络，其包含一个隐藏层即self.hidden，之后便连接一个输出层self.predict。在前向传播时，网络对隐层的输出进行了Relu操作。

网络搭建完成后，我们可以打印输出一下这个网络的基本结构

net = Net(1, 10, 1)
print(net)

得到输出如下

Net((hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)(predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)

设置优化器和损失函数

接下来我们设置网络的优化器和损失函数。
优化方法设置为随机梯度下降法，学习率设置为0.5。
一般回归问题使用最小均方误差作为损失函数。

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)  
loss_func = MSELoss()    # 回归问题采用MSE

训练与展示

最后，我们展示输出并可视化中间过程。

plt.ion()
for step in range(100):prediction = net(x)loss = loss_func(prediction, _grad()   # 首先将所有参数的梯度降为0（因为每次计算梯度后这个值都会保留，不清零就会导致不正确）loss.backward()         # 进行反向传递，计算出计算图中所有节点的梯度optimizer.step()        # 计算完成后，使用optimizer优化这些梯度if step % 20 == 0:# plot and show learning processplt.cla()plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data)plt.savefig("./img/02_"+str(step)+".png")plt.pause(0.1)plt.ioff()
plt.show()

可以看到随着训练的进行，loss逐渐降低，模型拟合的效果越来越好。

参考

1. 莫凡Python：Pytorch动态神经网络，/
2. pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型，