一、Pytorch的建模流程

使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括：

1，准备数据

2，定义模型

3，训练模型

4，评估模型

5，使用模型

6，保存模型。

对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。

我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。

我们将分别以titanic生存预测问题，cifar2图片分类问题，imdb电影评论分类问题，国内新冠疫情结束时间预测问题为例，演示应用Pytorch对这四类数据的建模方法。

二、Pytorch的核心概念

Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉，自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架，在学术圈颇受欢迎。

它主要提供了以下两种核心功能：

1，支持GPU加速的张量计算。

2，方便优化模型的自动微分机制。

Pytorch的主要优点：

简洁易懂：Pytorch的API设计的相当简洁一致。基本上就是tensor, autograd, nn三级封装。学习起来非常容易。有一个这样的段子，说TensorFlow的设计哲学是 Make it complicated, Keras 的设计哲学是 Make it complicated and hide it, 而Pytorch的设计哲学是 Keep it simple and stupid.
便于调试：Pytorch采用动态图，可以像普通Python代码一样进行调试。不同于TensorFlow, Pytorch的报错说明通常很容易看懂。有一个这样的段子，说你永远不可能从TensorFlow的报错说明中找到它出错的原因。
强大高效：Pytorch提供了非常丰富的模型组件，可以快速实现想法。并且运行速度很快。目前大部分深度学习相关的Paper都是用Pytorch实现的。有些研究人员表示，从使用TensorFlow转换为使用Pytorch之后，他们的睡眠好多了，头发比以前浓密了，皮肤也比以前光滑了。

俗话说，万丈高楼平地起，Pytorch这座大厦也有它的地基。

Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。

三、Pytorch的层次结构

本章我们介绍Pytorch中5个不同的层次结构：即硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API【torchkeras】。并以线性回归和DNN二分类模型为例，直观对比展示在不同层级实现模型的特点。

Pytorch的层次结构从低到高可以分成如下五层。

最底层为硬件层，Pytorch支持CPU、GPU加入计算资源池。

第二层为C++实现的内核。

第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、自动微分、变量管理.
如torch.tensor,torch.cat,torch.autograd.grad,nn.Module.
如果把模型比作一个房子，那么第三层API就是【模型之砖】。

第四层为Python实现的模型组件，对低级API进行了函数封装，主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道等等。
如torch.nn.Linear,torch.nn.BCE,torch.optim.Adam,torch.utils.data.DataLoader.
如果把模型比作一个房子，那么第四层API就是【模型之墙】。

第五层为Python实现的模型接口。Pytorch没有官方的高阶API。为了便于训练模型，作者仿照keras中的模型接口，使用了不到300行代码，封装了Pytorch的高阶模型接口torchkeras.Model。如果把模型比作一个房子，那么第五层API就是模型本身，即【模型之屋】。

四、Pytorch的低阶API

Pytorch的低阶API主要包括张量操作，动态计算图和自动微分。

如果把模型比作一个房子，那么低阶API就是【模型之砖】。

在低阶API层次上，可以把Pytorch当做一个增强版的numpy来使用。

Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。

前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。

张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。

张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。

张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。

动态计算图我们将主要介绍动态计算图的特性，计算图中的Function，计算图与反向传播。

五、Pytorch的中阶API

我们将主要介绍Pytorch的如下中阶API

数据管道
模型层
损失函数
TensorBoard可视化

如果把模型比作一个房子，那么中阶API就是【模型之墙】。

六、Pytorch的高阶API

Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。

为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras，作为Pytorch的高阶API。

本章我们主要详细介绍Pytorch的高阶API如下相关的内容。

构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用nn.Sequential，辅助应用模型容器)
训练模型的3种方法(脚本风格，函数风格，torchkeras.Model类风格)
使用GPU训练模型(单GPU训练，多GPU训练)

1-1,结构化数据建模流程范例

import os
import datetime#打印时间
def printbar():nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')print("\n"+"=========="*8 + "%s"%nowtime)#mac系统上pytorch和matplotlib在jupyter中同时跑需要更改环境变量
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

一，准备数据

titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。

结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDatasetdftrain_raw = pd.read_csv('/home/kesci/input/data6936/data/titanic/train.csv')
dftest_raw = pd.read_csv('/home/kesci/input/data6936/data/titanic/test.csv')
dftrain_raw.head(10)

字段说明：

Survived:0代表死亡，1代表存活【y标签】
Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) 【转换成onehot编码】
Name:乘客姓名【舍去】
Sex:乘客性别【转换成bool特征】
Age:乘客年龄(有缺失) 【数值特征，添加“年龄是否缺失”作为辅助特征】
SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) 【数值特征】
Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)【数值特征】
Ticket:票号(字符串)【舍去】
Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等) 【数值特征】
Cabin:乘客所在船舱(有缺失) 【添加“所在船舱是否缺失”作为辅助特征】
Embarked:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)【转换成onehot编码，四维度 S,C,Q,nan】

利用Pandas的数据可视化功能我们可以简单地进行探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）。

label分布情况

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw['Survived'].value_counts().plot(kind = 'bar',figsize = (12,8),fontsize=15,rot = 0)
ax.set_ylabel('Counts',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Survived',fontsize = 15)
plt.show()

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'png'
ax = dftrain_raw['Age'].plot(kind = 'hist',bins = 20,color= 'purple',figsize = (12,8),fontsize=15)ax.set_ylabel('Frequency',fontsize = 15)
ax.set_xlabel('Age',fontsize = 15)
plt.show()

下面为正式的数据预处理

def preprocessing(dfdata):dfresult= pd.DataFrame()#PclassdfPclass = pd.get_dummies(dfdata['Pclass'])dfPclass.columns = ['Pclass_' +str(x) for x in dfPclass.columns ]dfresult = pd.concat([dfresult,dfPclass],axis = 1)#SexdfSex = pd.get_dummies(dfdata['Sex'])dfresult = pd.concat([dfresult,dfSex],axis = 1)#Agedfresult['Age'] = dfdata['Age'].fillna(0)dfresult['Age_null'] = pd.isna(dfdata['Age']).astype('int32')#SibSp,Parch,Faredfresult['SibSp'] = dfdata['SibSp']dfresult['Parch'] = dfdata['Parch']dfresult['Fare'] = dfdata['Fare']#Carbindfresult['Cabin_null'] =  pd.isna(dfdata['Cabin']).astype('int32')#EmbarkeddfEmbarked = pd.get_dummies(dfdata['Embarked'],dummy_na=True)dfEmbarked.columns = ['Embarked_' + str(x) for x in dfEmbarked.columns]dfresult = pd.concat([dfresult,dfEmbarked],axis = 1)return(dfresult)x_train = preprocessing(dftrain_raw).values
y_train = dftrain_raw[['Survived']].valuesx_test = preprocessing(dftest_raw).values
y_test = dftest_raw[['Survived']].valuesprint("x_train.shape =", x_train.shape )
print("x_test.shape =", x_test.shape )print("y_train.shape =", y_train.shape )
print("y_test.shape =", y_test.shape )

使用DataLoader和TensorDataset封装成可以迭代的数据管道。

dl_train = DataLoader(TensorDataset(torch.tensor(x_train).float(),torch.tensor(y_train).float()),shuffle = True, batch_size = 8)
dl_valid = DataLoader(TensorDataset(torch.tensor(x_test).float(),torch.tensor(y_test).float()),shuffle = False, batch_size = 8)

# 测试数据管道
for features,labels in dl_train:print(features,labels)break

二，定义模型

使用Pytorch通常有三种方式构建模型：使用nn.Sequential按层顺序构建模型，继承nn.Module基类构建自定义模型，继承nn.Module基类构建模型并辅助应用模型容器进行封装。

此处选择使用最简单的nn.Sequential，按层顺序模型。

def create_net():net = nn.Sequential()net.add_module("linear1",nn.Linear(15,20))net.add_module("relu1",nn.ReLU())net.add_module("linear2",nn.Linear(20,15))net.add_module("relu2",nn.ReLU())net.add_module("linear3",nn.Linear(15,1))net.add_module("sigmoid",nn.Sigmoid())return netnet = create_net()
print(net)

!pip install torchkeras
!pip install prettytable
!pip install datetime

from torchkeras import summary
summary(net,input_shape=(15,))

三，训练模型

Pytorch通常需要用户编写自定义训练循环，训练循环的代码风格因人而异。

有3类典型的训练循环代码风格：脚本形式训练循环，函数形式训练循环，类形式训练循环。

此处介绍一种较通用的脚本形式。

from sklearn.metrics import accuracy_scoreloss_func = nn.BCELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(params=net.parameters(),lr = 0.01)
metric_func = lambda y_pred,y_true: accuracy_score(y_true.data.numpy(),y_pred.data.numpy()>0.5)
metric_name = "accuracy"

epochs = 10
log_step_freq = 30dfhistory = pd.DataFrame(columns = ["epoch","loss",metric_name,"val_loss","val_"+metric_name])
print("Start Training...")
nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("=========="*8 + "%s"%nowtime)for epoch in range(1,epochs+1):  # 1，训练循环-------------------------------------------------net.train()loss_sum = 0.0metric_sum = 0.0step = 1for step, (features,labels) in enumerate(dl_train, 1):# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 正向传播求损失predictions = net(features)loss = loss_func(predictions,labels)metric = metric_func(predictions,labels)# 反向传播求梯度loss.backward()optimizer.step()# 打印batch级别日志loss_sum += loss.item()metric_sum += metric.item()if step%log_step_freq == 0:   print(("[step = %d] loss: %.3f, "+metric_name+": %.3f") %(step, loss_sum/step, metric_sum/step))# 2，验证循环-------------------------------------------------net.eval()val_loss_sum = 0.0val_metric_sum = 0.0val_step = 1for val_step, (features,labels) in enumerate(dl_valid, 1):# 关闭梯度计算with torch.no_grad():predictions = net(features)val_loss = loss_func(predictions,labels)val_metric = metric_func(predictions,labels)val_loss_sum += val_loss.item()val_metric_sum += val_metric.item()# 3，记录日志-------------------------------------------------info = (epoch, loss_sum/step, metric_sum/step, val_loss_sum/val_step, val_metric_sum/val_step)dfhistory.loc[epoch-1] = info# 打印epoch级别日志print(("\nEPOCH = %d, loss = %.3f,"+ metric_name + \"  = %.3f, val_loss = %.3f, "+"val_"+ metric_name+" = %.3f") %info)nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')print("\n"+"=========="*8 + "%s"%nowtime)print('Finished Training...')

四，评估模型

我们首先评估一下模型在训练集和验证集上的效果

dfhistory

%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'import matplotlib.pyplot as pltdef plot_metric(dfhistory, metric):train_metrics = dfhistory[metric]val_metrics = dfhistory['val_'+metric]epochs = range(1, len(train_metrics) + 1)plt.plot(epochs, train_metrics, 'bo--')plt.plot(epochs, val_metrics, 'ro-')plt.title('Training and validation '+ metric)plt.xlabel("Epochs")plt.ylabel(metric)plt.legend(["train_"+metric, 'val_'+metric])plt.show()
plot_metric(dfhistory,"loss")

五，使用模型

#预测概率
y_pred_probs = net(torch.tensor(x_test[0:10]).float()).data
y_pred_probs

#预测类别
y_pred = torch.where(y_pred_probs>0.5,torch.ones_like(y_pred_probs),torch.zeros_like(y_pred_probs))
y_pred

六，保存模型

Pytorch 有两种保存模型的方式，都是通过调用pickle序列化方法实现的。

第一种方法只保存模型参数。

第二种方法保存完整模型。

推荐使用第一种，第二种方法可能在切换设备和目录的时候出现各种问题。

1，保存模型参数(推荐)

torch.save(net.state_dict(), "./data/net_parameter.pkl")net_clone = create_net()
net_clone.load_state_dict(torch.load("./data/net_parameter.pkl"))net_clone.forward(torch.tensor(x_test[0:10]).float()).data

2，保存完整模型(不推荐)

torch.save(net, './data/net_model.pkl')
net_loaded = torch.load('./data/net_model.pkl')
net_loaded(torch.tensor(x_test[0:10]).float()).data

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