文章目录

Torch 入门教程
- Torch 的基础知识
- - torch和PyTorch什么区别？
  - Tensor
  - Autograd
  - Optimizer
- 举例一
- - 模型定义
  - 模型训练
  - 模型保存和加载
  - 模型评估
- 举例二
- - 数据载入
  - 模型定义和训练
  - 模型测试
- 总结

Torch 入门教程

这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。

Torch 的基础知识

Torch 是一个基于 Lua 编程语言的科学计算框架，主要用于深度学习研究。在 Torch 中，所有的数据都可以被表示为多维张量（tensor），并且支持自动求导。Torch 同时也提供了一些常见的深度学习模型和优化算法的实现。

torch和PyTorch什么区别？

torch 和 PyTorch 是两个不同的概念。

torch 是 PyTorch 默认的数据结构库，其提供了多种张量操作函数，包括 torch.Tensor，torch.nn，torch.optim 等模块。在 PyTorch 中使用 torch 库创建 Tensor、执行张量运算等，因此我们可以认为 torch 是 PyTorch 框架中的一部分。

而 PyTorch 则是一个完整的深度学习框架，以计算图为核心，提供了完善的模型定义、训练、推理等功能。

因此，torch 和 PyTorch 是不同的概念，但在 PyTorch 中使用 torch 库是必须的。

Tensor

Tensor（张量）是 Torch 中最常见的数据结构，类似于 Numpy 中的数组，可以表示多维数据。Tensor 可以在 CPU 和 GPU 上进行计算，也支持自动求导。

创建一个 Tensor:

import torch# 创建一个空的 Tensor，2 表示 2 维，3 表示第一维的长度，4 表示第二位的长度
x = torch.empty(2, 3, 4)# 创建一个随机初始化的 Tensor
x = torch.rand(2, 3)# 创建一个全 0 Tensor
x = torch.zeros(2, 3)# 创建一个全 1 Tensor
x = torch.ones(2, 3)# 从 Numpy 数组创建一个 Tensor
import numpy as np
x = torch.from_numpy(np.array([[1, 2], [3, 4]]))

Tensor 的形状(shape)可以通过 size() 方法获取：

x = torch.rand(2, 3)
print(x.size())  # 输出: torch.Size([2, 3])

Tensor 的数据类型(dtype)可以通过 Tensor 的构造函数指定，也可以通过 dtype 属性获取：

x = torch.rand(2, 3, dtype=torch.float)
print(x.dtype)  # 输出: torch.float32

可以使用 to() 方法将 Tensor 移动到指定设备（CPU 或 GPU）：

# 检查是否有可用的 GPU
if torch.cuda.is_available():device = torch.device("cuda")          # GPU 设备
else:device = torch.device("cpu")           # CPU 设备x = x.to(device)

Autograd

Autograd（自动求导）是 Torch 中的自动微分引擎，用于计算梯度。Autograd 在记录 Tensor 上的所有操作，并构建一个有向无环图（DAG），在反向传播时自动计算梯度。

创建一个可求导的 Tensor:

import torchx = torch.ones(2, 3, requires_grad=True)
print(x.requires_grad)  # 输出: True

可以通过 backword() 方法计算梯度：

y = x.sum()
y.backward()
print(x.grad)  # 输出: tensor([[1., 1., 1.],#         [1., 1., 1.]])

注意：只有形状为标量的 Tensor（例如单个数值），才能调用 backword() 方法计算梯度，对于其他形状的 Tensor，需要对其中一个元素进行求和操作。

y = x.sum()
y.backward()
print(x.grad)  # 输出: tensor([[1., 1., 1.],#         [1., 1., 1.]])

Optimizer

Optimizer（优化器）是 Torch 中用于优化模型参数的算法。常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad 等。

import torch
import torch.optim as optim# 定义一个模型和优化器
model = ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)# 在训练循环中使用优化器
optimizer.zero_grad()
loss_fn(model(input), target).backward()
optimizer.step()

举例一

模型定义

在 Torch 中，可以通过继承 torch.nn.Module 类来定义自己的深度学习模型。例如，下面是一个简单的全连接神经网络：

import torchclass Net(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = torch.nn.Linear(784, 256)self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 10)def forward(self, x):x = torch.flatten(x, start_dim=1)x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xmodel = Net()

以上代码中，Net 类继承自 torch.nn.Module，并定义了两个全连接层（self.fc1 和 self.fc2）。在 forward() 方法中，先将输入数据展开成一维向量（torch.flatten(x)），然后依次经过两个全连接层和一个 ReLU 激活函数，最后输出模型的预测结果。

模型训练

在训练模型之前，需要定义损失函数和优化器。常见的损失函数有交叉熵（torch.nn.CrossEntropyLoss()）和均方误差（torch.nn.MSELoss()），常见的优化器有随机梯度下降（torch.optim.SGD()）和 Adam（torch.optim.Adam()）。

import torch
import torch.optim as optim# 定义模型和损失函数
model = ...
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()   # 清空梯度outputs = model(inputs)  # 正向传播loss = loss_fn(outputs, labels)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 更新参数

以上代码中，num_epochs 表示训练轮数，train_loader 表示用于载入训练数据的迭代器对象。在每一轮训练中，先将梯度清零（optimizer.zero_grad()），然后进行模型的正向传播（model(inputs)），接着计算损失（loss_fn(outputs, labels)），再进行反向传播计算梯度（loss.backward()），最后调用优化器的 step() 方法更新模型参数。

模型保存和加载

在训练完成后，可以将模型保存到文件中，以便在之后的使用中加载模型并进行预测。

保存模型：

torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

加载模型：

model = Net()
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

模型评估

训练完模型后，可以使用以下代码计算测试集上的准确率：

model.eval()  # 设置模型为评估模式correct = 0
total = 0with torch.no_grad():for inputs, labels in test_loader:outputs = model(inputs)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%')

以上代码中，model.eval() 表示设置模型为评估模式，关闭 Dropout 和 BatchNorm 层的随机性行为。然后对测试集中的每个样本进行预测（outputs = model(inputs)），取预测结果的最大值作为模型最终的预测结果（_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)）。最终计算预测正确的样本数量和总样本数量，计算准确率。

举例二

数据载入

在 Torch 中，可以使用 torchvision 模块来载入常用的数据集，例如 MNIST、CIFAR-10 等。

import torch
import torchvisiontrain_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=None, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=None, download=True)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=128, shuffle=True)

以上代码中，train_dataset 和 test_dataset 分别表示训练集和测试集，train_loader 和 test_loader 则是用于载入数据的迭代器对象。其中，batch_size 表示每个批次的大小，shuffle 表示是否打乱数据顺序。

模型定义和训练

在 Torch 中，可以通过继承 torch.nn.Module 类来定义自己的深度学习模型。例如，下面是一个简单的全连接神经网络：

class Net(torch.nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = torch.nn.Linear(784, 256)self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 10)def forward(self, x):x = torch.flatten(x, start_dim=1)x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return x

以上代码中，__init__ 方法用于定义模型结构，forward 方法则用于定义模型的前向计算流程。

定义好模型后，可以使用以下代码进行训练：

model = Net()
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(10):for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()if i % 100 == 0:print(f'Epoch: {epoch+1}, Batch: {i+1}, Loss: {loss.item():.4f}')

以上代码中，criterion 和 optimizer 分别表示损失函数和优化算法。在训练过程中，先将梯度清零（optimizer.zero_grad()），然后计算模型输出和损失（outputs 和 loss），再调用 backward() 方法计算梯度，最后调用 optimizer.step() 方法更新模型参数。

模型测试

在训练完模型后，可以使用以下代码进行测试：

correct = 0
total = 0with torch.no_grad():for inputs, labels in test_loader:outputs = model(inputs)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum()print(f'Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%')

以上代码中，torch.no_grad() 表示在测试过程中不需要计算梯度。对于每个测试样本，计算模型输出并取预测结果的最大值（predicted），然后统计预测正确的样本数量和总样本数量，最后计算准确率。

总结

这篇 Torch 入门教程主要包括以下几个方面：

Tensor：介绍了 Torch 中最常见的数据结构 Tensor，并介绍 Tensor 的创建、形状、数据类型以及如何在 CPU 和 GPU 上进行计算。
Autograd：介绍了 Torch 中的自动求导引擎 Autograd，并介绍了如何创建可求导的 Tensor，以及如何使用 backward() 方法计算梯度。
Optimizer：介绍了 Torch 中的优化器，包括如何定义优化器，如何在训练循环中使用优化器。
模型定义：介绍了如何继承 torch.nn.Module 类来定义深度学习模型，在 __init__() 方法中定义网络结构，在 forward() 方法中定义前向计算流程。
模型训练：介绍了如何训练深度学习模型，包括定义损失函数和优化器，调用前向传播、反向传播函数，以及如何使用优化器更新模型参数。
模型保存和加载：介绍了如何将训练好的模型保存到文件，并在之后的使用中加载模型以进行预测。
模型评估：介绍了如何使用训练好的模型计算测试集的准确率。

总的来说，本教程是一个完整的 Torch 入门教程，涵盖了从数据载入到模型定义、训练和评估的整个流程，对于希望学习深度学习和 Torch 框架的初学者来说，是一个很好的起点。