mofanpy-Pytorch神经网络学习笔记（二）：建造第一个神经网络

2021-01-14 14:02:34 阅读：355 来源： 互联网

标签：plt nn self torch Pytorch 神经网络 mofanpy net data

Pytorch官网：https://pytorch.org/

建造第一个神经网络

1 关系拟合 (回归)

（1）建立数据集

这里创建的是y = a * x^2 + b, 我们给 y 数据加上一点噪声来更加真实的展示它.

import torch
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)
# 加了一点随机的偏置
# 画图
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.show()

在这里插入图片描述

Tips：torch.unsqueeze()
这个函数主要是对数据维度进行扩充，需要通过dim指定位置，给指定位置加上维数为1的维度。
例如，[1,2,3,4]维度为1，unsqueeze后的 [[1,2,3,4]] 维度变为2，torch只会处理二维数据。
这里torch.linspace(-1, 1, 100)得到的是开始端-1，结束端1，且分割成100个数据，生成线段，是一个一维列表，在位置dim为1增加一个维度，shape变成了100*1。
同样的，还有缩短维度的torch.squeeze()

（2）建立神经网络

建立一个神经网络我们可以直接运用 torch 中的体系.

第一步： __ init __ ()：先定义所有的层属性；
第二步：forward(x)：再一层层搭建层于层的关系链接（搭图）.

import torch
import torch.nn.functional as F     # 激励函数都在这

class Net(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()     # 继承 __init__ 功能
        # 定义每层用什么样的形式
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隐藏层线性输出
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # 输出层线性输出

    def forward(self, x):   # 这同时也是 Module 中的 forward 功能
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))      # 激励函数(隐藏层的线性值)
        x = self.predict(x)             # 输出值
        return x

net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)

print(net)  # net 的结构

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

（3）训练网络

# optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)  # 传入 net 的所有参数, 学习率
loss_func = torch.nn.MSELoss()      # 预测值和真实值的误差计算公式 (均方差)

for t in range(100):
    prediction = net(x)     # 喂给 net 训练数据 x, 输出预测值

    loss = loss_func(prediction, y)     # 计算两者的误差

    optimizer.zero_grad()   # 清空上一步的残余更新参数值
    loss.backward()         # 误差反向传播, 计算参数更新值
    optimizer.step()        # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上

（4）可视化训练过程

import matplotlib.pyplot as plt

plt.ion()   # 画图
plt.show()

for t in range(200):

    ...
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 接着上面来
    if t % 5 == 0:
        # plot and show learning process
        plt.cla()
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)

（5）完整代码

框架：   
1.创建数据，x=... y=... 注意把数据变成Variable
2.创建网络,定义网络
	class Net(torch.nn.Module):        
	    def __init__():
	        super(Net, self).__init__()    
	        ... ...
	    def forward(self, x):
	        x =... ...
	        return x
	net = Net()   
3.训练网络
（1）定义优化器、损失函数
	optimizer = ...
	loss_func = ...
（2）循环训练
	for t in range(次数):
	    prediction = net(x)     
	    loss = loss_func(prediction, y)     
	    optimizer.zero_grad()   
	    loss.backward()          
	    optimizer.step()

import torch
import torch.nn.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())                 # 加上噪点

x, y = Variable(x), Variable(y) # 把x，y变成Variable，神经网络只能输入Variable

plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())   # 打印散点图
plt.show()


class Net(torch.nn.Module):        # 定义自己的网络Net，继承与Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()    # 继承一下，官方步骤必须要做
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # hidden layer，输入特征的个数，输出神经元的个数
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # output layer，输入隐藏层神经元个数

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))      # x先经过一个hidden layer加工一下，再激励函数激活
        x = self.predict(x)             # x通过输出层后输出，！tips1
        return x

net = Net(1, 10, 1)     # define the network
print(net)  # 打印显示一下网络结构

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)     # 用SGD优化器优化神经网络，传入神经网络参数，学习率0.2
loss_func = torch.nn.MSELoss()  # 损失函数：MSELoss（mean squared loss）均方差

plt.ion()   # something about plotting

for t in range(200):
    prediction = net(x)     # 输入x到网络得到输出值

    loss = loss_func(prediction, y)     # 必须是predition在前，真实值在后

    # 以下三步就是优化的步骤
    optimizer.zero_grad()   # 每次训练完，下次训练时先清洗梯度为0
    loss.backward()          # 反向传递，给每一个节点计算出梯度
    optimizer.step()        # 用学习率优化梯度

    # 每学习5步就打印可视化一次
    if t % 5 == 0:
        # plot and show learning process
        plt.cla()
        plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
        plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
        plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)

plt.ioff()
plt.show()

在这里插入图片描述

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

tip1： 为什么输出层不使用激励函数？因为输出结果往往是负无穷-正无穷的，激励函数会把数据截断。
tip2： 输出网络结构分析：hidden由一个输入到10个神经元，predict是从10个输出到一个神经元

在这里插入图片描述

2 区分类型 (分类)

（1）建立数据集

import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# 假数据
n_data = torch.ones(100, 2)         # 数据的基本形态
x0 = torch.normal(2*n_data, 1)      # class0 x data (tensor), shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100)               # class0 y data (tensor), shape=(100, 1)
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1)     # class1 x data (tensor), shape=(100, 2)
y1 = torch.ones(100)                # class1 y data (tensor), shape=(100, 1)
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)  # shape (200, 2) FloatTensor = 32-bit floating
y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor)    # shape (200,) LongTensor = 64-bit integer

x, y = Variable(x), Variable(y)

# 画图
plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
plt.show()

在这里插入图片描述

Tips:
1.torch.normal()
torch.normal(mean, std, out=None),返回一个张量，张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。
* mean (Tensor) – 每个元素的张量平均
* std (Tensor) – 每个单元标准差的张量
* out (Tensor, optional) – 输出张量
例子：

2.torch.ones()
torch.ones(* sizes, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)，返回一个填充标量值1的张量，其形状由变量参数大小定义。
例子：

3.torch.cat()
torch.cat(tensors, dim=0, out=None),链接指定张量序列。Dim (int，optional)是张量连接的维度,例如：

（2）建立神经网络

这个和我们在前面 regression 的时候的神经网络基本没差. 差别是:1.输入有两个，因为每个数据由两个特征，x轴对应的特征和y轴对应的特征，2.输出有两个，因为要分两类。

import torch
import torch.nn.functional as F     # 激励函数都在这

class Net(torch.nn.Module):     # 继承 torch 的 Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()     # 继承 __init__ 功能
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隐藏层线性输出
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)       # 输出层线性输出

    def forward(self, x):
        # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
        x = F.relu(self.hidden(x))      # 激励函数(隐藏层的线性值)
        x = self.out(x)                 # 输出值, 但是这个不是预测值, 预测值还需要再另外计算
        return x

net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2) # 几个类别就几个 output

print(net)  # net 的结构

Net(
  (hidden): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True)
  (out): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)
)

（3）训练网络

# optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)  # 传入 net 的所有参数, 学习率
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# MSE用在回归的损失计算，CrossRntropyLoss常用于分类尤其是二分类，他输出的是softmax也就是概率。

for t in range(100):
    out = net(x)     # 喂给 net 训练数据 x, 输出分析值

    loss = loss_func(out, y)     # 计算两者的误差

    optimizer.zero_grad()   # 清空上一步的残余更新参数值
    loss.backward()         # 误差反向传播, 计算参数更新值
    optimizer.step()        # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上

（4）可视化训练过程

import matplotlib.pyplot as plt

plt.ion()   # 画图
plt.show()

for t in range(100):

    ...
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 接着上面来
    if t % 2 == 0:
        plt.cla()
        # 过了一道 softmax 的激励函数后的最大概率才是预测值
        prediction = torch.max(F.softmax(out), 1)[1]
        pred_y = prediction.data.numpy().squeeze()
        target_y = y.data.numpy()
        plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
        accuracy = sum(pred_y == target_y)/200.  # 预测中有多少和真实值一样
        plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)

plt.ioff()  # 停止画图
plt.show()

在这里插入图片描述

（5）完整代码

import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt

# torch.manual_seed(1)    # reproducible

# make fake data
n_data = torch.ones(100, 2)
x0 = torch.normal(2*n_data, 1)      # class0 x data (tensor), shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100)               # class0 y data (tensor), shape=(100, 1)
x1 = torch.normal(-2*n_data, 1)     # class1 x data (tensor), shape=(100, 2)
y1 = torch.ones(100)                # class1 y data (tensor), shape=(100, 1)
x = torch.cat((x0, x1), 0).type(torch.FloatTensor)  # shape (200, 2) FloatTensor = 32-bit floating
y = torch.cat((y0, y1), ).type(torch.LongTensor)    # shape (200,) LongTensor = 64-bit integer

# The code below is deprecated in Pytorch 0.4. Now, autograd directly supports tensors
# x, y = Variable(x), Variable(y)

# plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
# plt.show()


class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # hidden layer
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # output layer

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))      # activation function for hidden layer
        x = self.out(x)
        return x

net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)     # define the network
print(net)  # net architecture

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # the target label is NOT an one-hotted

plt.ion()   # something about plotting

for t in range(100):
    out = net(x)                 # input x and predict based on x
    loss = loss_func(out, y)     # must be (1. nn output, 2. target), the target label is NOT one-hotted

    optimizer.zero_grad()   # clear gradients for next train
    loss.backward()         # backpropagation, compute gradients
    optimizer.step()        # apply gradients

    if t % 2 == 0:
        # plot and show learning process
        plt.cla()
        prediction = torch.max(out, 1)[1]
        pred_y = prediction.data.numpy()
        target_y = y.data.numpy()
        plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=pred_y, s=100, lw=0, cmap='RdYlGn')
        accuracy = float((pred_y == target_y).astype(int).sum()) / float(target_y.size)
        plt.text(1.5, -4, 'Accuracy=%.2f' % accuracy, fontdict={'size': 20, 'color':  'red'})
        plt.pause(0.1)

plt.ioff()
plt.show()

3 快速搭建法

快速搭建一个回归网络，这里net1是之前的方法，net2是快速搭建法。

import torch
import torch.nn.functional as F


# replace following class code with an easy sequential network
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # hidden layer
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # output layer

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))      # activation function for hidden layer
        x = self.predict(x)             # linear output
        return x

net1 = Net(1, 10, 1)

# easy and fast way to build your network
net2 = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(1, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

print(net1)     # net1 architecture
print(net2)     # net2 architecture

Net(
  (hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)
  (predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)
Sequential(
  (0): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)

net2把激励函数也一同纳入进去了, 但是 net1 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了, 相比 net2, net1 的好处就是, 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程, 比如(RNN).

4 保存提取

训练好了一个模型, 我们当然想要保存它, 留到下次要用的时候直接提取直接用, 我们用回归的神经网络举例实现保存提取.

（1）保存

两种方法：

方法一：保存整个网络：
torch.save(net, ‘net.pkl’)
方法二：只保存网络中的参数 (速度快, 占内存少)：
torch.save(net.state_dict(), ‘net_params.pkl’)

torch.manual_seed(1)    # reproducible

# 假数据
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)

def save():
    # save net1
    net1 = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(1, 10),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(10, 1)
    )
    optimizer = torch.optim.SGD(net1.parameters(), lr=0.5)
    loss_func = torch.nn.MSELoss()

    for t in range(100):
        prediction = net1(x)
        loss = loss_func(prediction, y)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # plot result
    plt.figure(1, figsize=(10, 3))
    plt.subplot(131)
    plt.title('Net1')
    plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
    plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)

    # 两种保存方法：
    torch.save(net1, 'net.pkl')  # 方法一：保存整个网络
    torch.save(net1.state_dict(), 'net_params.pkl')   # 方法二：只保存网络中的参数 (速度快, 占内存少)

（2）提取网络

torch.load(‘net.pkl’)

def restore_net():
    # restore entire net1 to net2
    net2 = torch.load('net.pkl')
    prediction = net2(x)

（3）提取网络参数

net3.load_state_dict(torch.load(‘net_params.pkl’))

def restore_params():
    # 新建 net3
    net3 = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(1, 10),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(10, 1)
    )

    # 将保存的参数复制到 net3
    net3.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl'))
    prediction = net3(x)

（4）显示结果

# 保存 net1 (1. 整个网络, 2. 只有参数)
save()

# 提取整个网络
restore_net()

# 提取网络参数, 复制到新网络
restore_params()

在这里插入图片描述

5 批训练

DataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以要先将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中.
使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例:

import torch
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1)    # reproducible

BATCH_SIZE = 5      # 批训练的数据个数

x = torch.linspace(1, 10, 10)       # x data (torch tensor)
y = torch.linspace(10, 1, 10)       # y data (torch tensor)

# 先转换成 torch 能识别的 Dataset
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)

# 把 dataset 放入 DataLoader
loader = Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,      # torch TensorDataset format
    batch_size=BATCH_SIZE,      # mini batch size
    shuffle=True,               # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
    num_workers=2,              # 多线程来读数据
)

for epoch in range(3):   # 训练所有!整套!数据 3 次
    for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):  # 每一步 loader 释放一小批数据用来学习
        # 假设这里就是你训练的地方...

        # 打出来一些数据
        print('Epoch: ', epoch, '| Step: ', step, '| batch x: ',
              batch_x.numpy(), '| batch y: ', batch_y.numpy())

Epoch:  0 | Step:  0 | batch x:  [ 5.  7. 10.  3.  4.] | batch y:  [6. 4. 1. 8. 7.]
Epoch:  0 | Step:  1 | batch x:  [2. 1. 8. 9. 6.] | batch y:  [ 9. 10.  3.  2.  5.]
Epoch:  1 | Step:  0 | batch x:  [ 4.  6.  7. 10.  8.] | batch y:  [7. 5. 4. 1. 3.]
Epoch:  1 | Step:  1 | batch x:  [5. 3. 2. 1. 9.] | batch y:  [ 6.  8.  9. 10.  2.]
Epoch:  2 | Step:  0 | batch x:  [ 4.  2.  5.  6. 10.] | batch y:  [7. 9. 6. 5. 1.]
Epoch:  2 | Step:  1 | batch x:  [3. 9. 1. 8. 7.] | batch y:  [ 8.  2. 10.  3.  4.]

可以看出, 每步都导出了5个数据进行学习. 然后每个 epoch 的导出数据都是先打乱了以后再导出.如果将BATCH_SIZE = 8， step=0 会导出8个数据, 但是, step=1 时数据库中的数据不够 8个, 这时, 在 step=1 就只给你返回这个 epoch 中剩下的数据。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4RMx3zfn-1610603071366)(attachment:image.png)]

6 加速神经网络训练

英文资料学习：http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/
包括以下几种模式:

Stochastic Gradient Descent (SGD)
Momentum
AdaGrad
RMSProp
Adam

(1)SGD随机梯度下降

最基础的方法就是 SGD , 如果用普通的训练方法, 就需要重复不断的把整套数据放入神经网络NN训练, 这样消耗的计算资源会很大.

如果把这些数据拆分成小批小批的, 然后再分批不断放入 NN 中计算, 这就是我们常说的 SGD 的正确打开方式了. 每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.

(2)Momentum 更新方法

传统的参数 W 的更新是把原始的 W 累加上一个负的学习率(learning rate) 乘以校正值 (dx). 这种方法可能会让学习过程曲折无比, 看起来像喝醉的人回家时, 摇摇晃晃走了很多弯路.所以我们把这个人从平地上放到了一个斜坡上, 只要他往下坡的方向走一点点, 由于向下的惯性, 他不自觉地就一直往下走, 走的弯路也变少了. 这就是 Momentum 参数更新. 另外一种加速方法叫AdaGrad.
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(3)AdaGrad 更新方法

这种方法是在学习率上面动手脚, 使得每一个参数更新都会有自己与众不同的学习率, 他的作用和 momentum 类似, 不过不是给喝醉酒的人安排另一个下坡, 而是给他一双不好走路的鞋子, 使得他一摇晃着走路就脚疼, 鞋子成为了走弯路的阻力, 逼着他往前直着走. 他的数学形式是这样的. 接下来又有什么方法呢? 如果把下坡和不好走路的鞋子合并起来, 是不是更好呢? 没错, 这样我们就有了 RMSProp 更新方法.
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-A7iD1QbH-1610603071369)(attachment:image.png)]

(4)RMSProp 更新方法

有了 momentum 的惯性原则 , 加上 adagrad 的对错误方向的阻力, 我们就能合并成这样. 让 RMSProp同时具备他们两种方法的优势. 不过细心的同学们肯定看出来了, 似乎在 RMSProp 中少了些什么. 原来是我们还没把 Momentum合并完全, RMSProp 还缺少了 momentum 中红色的这一部分. 所以, 我们在 Adam 方法中补上了这种想法.
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(5)Adam 更新方法

计算m 时有 momentum 下坡的属性, 计算 v 时有 adagrad 阻力的属性, 然后再更新参数时把 m 和 V 都考虑进去. 实验证明, 大多数时候, 使用 adam 都能又快又好的达到目标, 迅速收敛. 所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.
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7 Optimizer 优化器

各种优化器对比：https://cs231n.github.io/neural-networks-3/
Pytorch中的优化器：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

为了对比上面说的几种优化器，这里先构造一组伪数据、创建神经网络，并为每一个优化器定义一个网络：

import torch
import torch.utils.data as Data
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt

torch.manual_seed(1)    # reproducible

LR = 0.01
BATCH_SIZE = 32
EPOCH = 12

# fake dataset
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 1000), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.1*torch.normal(torch.zeros(*x.size()))

# plot dataset
plt.scatter(x.numpy(), y.numpy())
plt.show()

# 使用上节内容提到的 data loader
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)
loader = Data.DataLoader(dataset=torch_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2,)

# 默认的 network 形式
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(1, 20)   # hidden layer
        self.predict = torch.nn.Linear(20, 1)   # output layer

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))      # activation function for hidden layer
        x = self.predict(x)             # linear output
        return x

# 为每个优化器创建一个 net
net_SGD         = Net()
net_Momentum    = Net()
net_RMSprop     = Net()
net_Adam        = Net()
nets = [net_SGD, net_Momentum, net_RMSprop, net_Adam]

在这里插入图片描述

接下来在创建不同的优化器, 用来训练不同的网络. 并创建一个 loss_func 用来计算误差.

# different optimizers
opt_SGD         = torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(), lr=LR)
opt_Momentum    = torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(), lr=LR, momentum=0.8)
opt_RMSprop     = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(), lr=LR, alpha=0.9)
opt_Adam        = torch.optim.Adam(net_Adam.parameters(), lr=LR, betas=(0.9, 0.99))
optimizers = [opt_SGD, opt_Momentum, opt_RMSprop, opt_Adam]

loss_func = torch.nn.MSELoss()
losses_his = [[], [], [], []]   # 记录 training 时不同神经网络的 loss

接下来训练和 loss 画图.

    for epoch in range(EPOCH):
        # print('Epoch: ', epoch)
        for step, (b_x, b_y) in enumerate(loader):          # for each training step
            for net, opt, l_his in zip(nets, optimizers, losses_his):
                output = net(b_x)              # get output for every net
                loss = loss_func(output, b_y)  # compute loss for every net
                opt.zero_grad()                # clear gradients for next train
                loss.backward()                # backpropagation, compute gradients
                opt.step()                     # apply gradients
                l_his.append(loss.data.numpy())     # loss recoder

    labels = ['SGD', 'Momentum', 'RMSprop', 'Adam']
    for i, l_his in enumerate(losses_his):
        plt.plot(l_his, label=labels[i])
    plt.legend(loc='best')
    plt.xlabel('Steps')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.ylim((0, 0.2))
    plt.show()

在这里插入图片描述

总结:SGD 是最普通的优化器, 也可以说没有加速效果, 而 Momentum 是 SGD 的改良版, 它加入了动量原则. 后面的 RMSprop 又是 Momentum 的升级版. 而 Adam 又是 RMSprop 的升级版. 不过从这个结果中我们看到, Adam 的效果似乎比 RMSprop 要差一点. 所以说并不是越先进的优化器, 结果越佳. 我们在自己的试验中可以尝试不同的优化器, 找到那个最适合你数据/网络的优化器.

标签：plt,nn,self,torch,Pytorch,神经网络,mofanpy,net,data
来源： https://blog.csdn.net/qq_39330170/article/details/112605086

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mofanpy-Pytorch神经网络学习笔记（二）：建造第一个神经网络

建造第一个神经网络

目录

1 关系拟合 (回归)

（1）建立数据集

（2）建立神经网络

（3）训练网络

（4）可视化训练过程

（5）完整代码

2 区分类型 (分类)

（1）建立数据集

（2）建立神经网络

（3）训练网络

（4）可视化训练过程

（5）完整代码

3 快速搭建法

4 保存提取

（1）保存

（2）提取网络

（3）提取网络参数

（4）显示结果

5 批训练

6 加速神经网络训练

(1)SGD随机梯度下降

(2)Momentum 更新方法

(3)AdaGrad 更新方法

(4)RMSProp 更新方法

(5)Adam 更新方法

7 Optimizer 优化器