Pytorch入门

import torch"""
构建非初始化的矩阵
"""x = torch.empty(5,3)
#print(x)"""
构建随机初始化矩阵
"""x = torch.rand(5,3)"""
构造一个矩阵全为 0，而且数据类型是 long
"""x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)"""
直接构造一个张量：
"""x = torch.tensor([5.5, 3])"""
创建一个 tensor 基于已经存在的 tensor。
"""x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double)
x = torch.randn_like(x, dtype=torch.float)
#randn_like->返回与输入大小相同的张量，该张量由正态分布中的随机数填充，平均值为0，方差为1。"""
获取它的维度信息:
"""print(x.size())"""
tensor的加法
"""y = torch.rand(5, 3)
#第一种方法
print(x + y)
#第二种方法
print(torch.add(x, y))
#第三种方法
result = torch.empty(5, 3)
torch.add(x, y, out=result)
print(result)
#第四种方法
y.add_(x)   #注意：这是原地加法，y=x+y
#任何在原地(in-place)改变张量的操作都有一个_后缀。例如x.copy_(y), x.t_()操作将改变x."""
tensor切片
"""print(x[:, 1])  #这里输出的x第二列，如果是第二行就是[1,:]"""
改变一个 tensor 的大小或者形状
"""y = x.view(16)z = x.view(-1, 8)
#注意这个-1，这个-1代表你并不清楚这个tensor修改后的行数或者列数是多少，所以用-1代替，只能存在一个-1"""
获取tensor值（这里可以直接提取使用value）
"""print(x.item())

Pytorch自动微分

import torch"""
创建一个张量，设置 requires_grad=True 来跟踪与它相关的计算（来源）
"""
x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)
print(x)y = x + 2
print(y)
#如果这时打印y，你会发现y有了一个grad_fn也在跟踪计算
print(y.grad_fn)
#打印grad_fn就会得到y的来源z = y * y * 3
out = z.mean()  #mean函数中的参数dim代表在第几维度求平均数。
print(z, out)print(z.requires_grad)
#.requires_grad_( ... ) 会改变张量的 requires_grad 标记。输入的标记默认为 False ，如果没有提供相应的参数。"""
反向传播梯度
"""
#我们现在后向传播，因为输出包含了一个标量，out.backward() 等同于out.backward(torch.tensor(1.))。
out.backward()
print(x.grad)   #out反向传播后，改变的是之前变量的梯度，即x"""
雅可比向量积的例子：
在向量微积分中，雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅可比行列式。
"""x = torch.randn(3, requires_grad=True)
y = x * 2
while y.data.norm() < 1000:     #torch.norm是对输入的Tensor求范数y = y * 2
print(y)#现在在这种情况下，y 不再是一个标量。torch.autograd 不能够直接计算整个雅可比，但是如果我们只想要雅可比向量积，只需要简单的传递向量给 backward 作为参数。
v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)
y.backward(v)
print(x.grad)#你可以通过将代码包裹在 with torch.no_grad()，来停止对从跟踪历史中的 .requires_grad=True 的张量自动求导。
with torch.no_grad():print((x ** 2).requires_grad)

Pytorch神经网络

import torch
import torch.nn as nn
import torch.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5)#Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’)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 = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))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 xdef num_flat_features(self, x):size = x.size()[1:]num_features = 1for s in size:num_features *= sreturn num_featuresnet = Net()
#print(net)"""
一个模型可训练的参数可以通过调用 net.parameters() 返回：
"""
# params = list(net.parameters())
# print(len(params))
# print(params[0].size())
"""
让我们尝试随机生成一个 32x32 的输入。注意：期望的输入维度是 32x32
"""
input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
#这一步会错误，我也不知道为什么：AttributeError: module 'torch.functional' has no attribute 'max_pool2d'
out = net(input)
print(out)
"""
把所有参数梯度缓存器置零，用随机的梯度来反向传播
"""net.zero_grad()
out.backward(torch.randn(1, 10))"""
一个损失函数需要一对输入：模型输出和目标，然后计算一个值来评估输出距离目标有多远。
有一些不同的损失函数在 nn 包中。一个简单的损失函数就是 nn.MSELoss ，这计算了均方误差。
"""output = net(input)
target = torch.randn(10)
target = target.view(1, -1)  # make it the same shape as output
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)
print(loss)
"""
现在，如果你跟随损失到反向传播路径，可以使用它的 .grad_fn 属性,查看计算图
"""
print(loss.grad_fn)"""
为了实现反向传播损失，我们所有需要做的事情仅仅是使用 loss.backward()。你需要清空现存的梯度，要不然帝都将会和现存的梯度累计到一起。
"""# net.zero_grad()
# loss.backward()"""
如果你是用神经网络，你想使用不同的更新规则，类似于 SGD, Nesterov-SGD, Adam, RMSProp, 等。为了让这可行，我们建立了一个小包：torch.optim 实现了所有的方法。使用它非常的简单。
"""
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()

Pytorch图像分类器

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms"""
下载数据集并将其归一化
torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors。
"""transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean = (0.5, 0.5, 0.5), std = (0.5, 0.5, 0.5))])
#（1）transforms.Compose就是将transforms组合在一起；
#（2）transforms.Normalize使用如下公式进行归一化：
# channel=（channel-mean）/std(因为transforms.ToTensor()已经把数据处理成[0,1],那么(x-0.5)/0.5就是[-1.0, 1.0])
# 这样一来，我们的数据中的每个值就变成了[-1,1]的数了。trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,download=False, 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=False, 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')"""
展示其中的一些训练图片。
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef imshow(img):img = img / 2 + 0.5npimg = img.numpy()plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))plt.show()# dataiter = iter(trainloader)
# images, labels = dataiter.next()
# imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# for j in range(4):
#     print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]]))"""
之前的神经网络复制过来
"""import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass 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 xnet = Net()"""
定义一个损失函数和优化器 让我们使用分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数，动量SGD做优化器。
"""import torch.optim as optimif __name__ == '__main__':#<--遇到BUG:The “freeze_support()” line can be omitted if the program is not going to be frozen的解决办法-->criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)"""在数据迭代器上循环传给网络和优化器 输入就可以"""for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple timesrunning_loss = 0.0for i, data in enumerate(trainloader, 0):inputs, labels = dataoptimizer.zero_grad()outputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss += loss.item()if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batchesprint('[%d, %5d] loss: %.3f' %(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))running_loss = 0.0print('Finished Training')"""选取测试数据集"""dataiter = iter(testloader)images, labels = dataiter.next()imshow(torchvision.utils.make_grid(images))print('GraoundTruth: ', ' '.join(['%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)]))"""显示预测值"""outputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs, 1)print('Predicted: ', ' '.join(['%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)]))"""看看网络在整个数据集上的表现    """correct = 0total = 0with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataoutputs = 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))"""各类的准确率"""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 = dataoutputs = 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] += 1for i in range(10):print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

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