深入浅出PyTorch Task4

分类：菜鸟笔记作者：Nature_park

PyTorch进阶进阶训练技巧

1.自定义损失函数

以函数方式定义

可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数

	def my_loss(output, target):
    loss = torch.mean((output - target)**2)
    return loss

以类方式定义

Loss函数部分继承自_loss, 部分继承自_WeightedLoss, 而_WeightedLoss继承自_loss， _loss继承自 nn.Module。我们可以将其当作神经网络的一层来对待，同样地，我们的损失函数类就需要继承自nn.Module类.

class DiceLoss(nn.Module):
    def __init__(self,weight=None,size_average=True):
        super(DiceLoss,self).__init__()
        
    def forward(self,inputs,targets,smooth=1):
        inputs = F.sigmoid(inputs)       
        inputs = inputs.view(-1)
        targets = targets.view(-1)
        intersection = (inputs * targets).sum()                   
        dice = (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth)  
        return 1 - dice

# 使用方法    
criterion = DiceLoss()
loss = criterion(input,targets)

注：在自定义损失函数时，涉及到数学运算时最好全程使用PyTorch提供的张量计算接口。

2.动态调整学习率

学习速率设置过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率太大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡。但是当我们选定了一个合适的学习率后，经过许多轮的训练后，可能会出现准确率震荡或loss不再下降等情况，说明当前学习率已不能满足模型调优的需求。此时我们就可以通过一个适当的学习率衰减策略来改善这种现象，提高我们的精度。这种设置方式在PyTorch中被称为scheduler。

使用官方scheduler

lr_scheduler.LambdaLR

lr_scheduler.MultiplicativeLR

lr_scheduler.StepLR

lr_scheduler.MultiStepLR

lr_scheduler.ExponentialLR

lr_scheduler.CosineAnnealingLR

lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

lr_scheduler.CyclicLR

lr_scheduler.OneCycleLR

lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts

官方实例代码

# 选择一种优化器
optimizer = torch.optim.Adam(...) 
# 选择上面提到的一种或多种动态调整学习率的方法
scheduler1 = torch.optim.lr_scheduler.... 
scheduler2 = torch.optim.lr_scheduler....
...
schedulern = torch.optim.lr_scheduler....
# 进行训练
for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    optimizer.step()
    # 需要在优化器参数更新之后再动态调整学习率
	scheduler1.step() 
	...
    schedulern.step()

自定义scheduler

方法是自定义函数adjust_learning_rate来改变param_group中lr的值

def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
    lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30))
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

有了adjust_learning_rate函数的定义，在训练的过程就可以调用我们的函数来实现学习率的动态变化

def adjust_learning_rate(optimizer,...):
    ...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = args.lr,momentum = 0.9)
for epoch in range(10):
    train(...)
    validate(...)
    adjust_learning_rate(optimizer,epoch)

3.模型微调—torchvision

解决大参数模型应用于小模型的过拟合问题：应用迁移学习(transfer learning)，将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。例如，虽然ImageNet数据集的图像大多跟椅子无关，但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征，从而能够帮助识别边缘、纹理、形状和物体组成等。
迁移学习的一大应用场景是模型微调（finetune）。简单来说，就是我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，通过训练调整一下参数。

3.1模型微调的流程

1.在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型，即源模型。
2.创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。
3.为目标模型添加一个输出⼤小为⽬标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。
4，在目标数据集上训练目标模型。我们将从头训练输出层，而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。

3.2使用已有模型结构

以torchvision中的常见模型为例，列出了如何在图像分类任务中使用PyTorch提供的常见模型结构和参数。对于其他任务和网络结构，使用方式是类似的。

  • 实例化网络
import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18()
# resnet18 = models.resnet18(pretrained=False)  等价于与上面的表达式
alexnet = models.alexnet()
vgg16 = models.vgg16()
squeezenet = models.squeezenet1_0()
densenet = models.densenet161()
inception = models.inception_v3()
googlenet = models.googlenet()
shufflenet = models.shufflenet_v2_x1_0()
mobilenet_v2 = models.mobilenet_v2()
mobilenet_v3_large = models.mobilenet_v3_large()
mobilenet_v3_small = models.mobilenet_v3_small()
resnext50_32x4d = models.resnext50_32x4d()
wide_resnet50_2 = models.wide_resnet50_2()
mnasnet = models.mnasnet1_0()
  • 传递pretrained参数
    通过True或者False来决定是否使用预训练好的权重，在默认状态下pretrained = False，意味着我们不使用预训练得到的权重，当pretrained = True，意味着我们将使用在一些数据集上预训练得到的权重。
import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)
squeezenet = models.squeezenet1_0(pretrained=True)
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
densenet = models.densenet161(pretrained=True)
inception = models.inception_v3(pretrained=True)
googlenet = models.googlenet(pretrained=True)
shufflenet = models.shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)
mobilenet_v2 = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
mobilenet_v3_large = models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)
mobilenet_v3_small = models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)
resnext50_32x4d = models.resnext50_32x4d(pretrained=True)
wide_resnet50_2 = models.wide_resnet50_2(pretrained=True)
mnasnet = models.mnasnet1_0(pretrained=True)

3.3训练特定层

在默认情况下，参数的属性.requires_grad = True，如果我们从头开始训练或微调不需要注意这里。但如果我们正在提取特征并且只想为新初始化的层计算梯度，其他参数不进行改变。那我们就需要通过设置requires_grad = False来冻结部分层。在PyTorch官方中提供了这样一个例程。

def set_parameter_requires_grad(model, feature_extracting):
    if feature_extracting:
        for param in model.parameters():
            param.requires_grad = False

下面使用resnet18为例的将1000类改为4类，但是仅改变最后一层的模型参数，不改变特征提取的模型参数,注意先冻结模型参数的梯度，再对模型输出部分的全连接层进行修改，这样修改后的全连接层的参数就是可计算梯度的。

import torchvision.models as models
# 冻结参数的梯度
feature_extract = True
model = models.resnet18(pretrained=True)
set_parameter_requires_grad(model, feature_extract)
# 修改模型
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(in_features=num_ftrs, out_features=4, bias=True)

模型微调——timm

除了使用torchvision.models进行预训练以外，还有一个常见的预训练模型库，叫做timm。

使用和修改预训练模型

在得到我们想要使用的预训练模型后，我们可以通过timm.create_model()的方法来进行模型的创建，我们可以通过传入参数pretrained=True，来使用预训练模型。同样的，我们也可以使用跟torchvision里面的模型一样的方法查看模型的参数，类型

import timm
import torch

model = timm.create_model('resnet34',pretrained=True)
x = torch.randn(1,3,224,224)
output = model(x)
output.shape

torch.Size([1, 1000])

查看某一层模型参数

model = timm.create_model('resnet34',pretrained=True)
list(dict(model.named_children())['conv1'].parameters())

[Parameter containing:
 tensor([[[[-2.9398e-02, -3.6421e-02, -2.8832e-02,  ..., -1.8349e-02,
            -6.9210e-03,  1.2127e-02],
           [-3.6199e-02, -6.0810e-02, -5.3891e-02,  ..., -4.2744e-02,
            -7.3169e-03, -1.1834e-02],
            ...
           [ 8.4563e-03, -1.7099e-02, -1.2176e-03,  ...,  7.0081e-02,
             2.9756e-02, -4.1400e-03]]]], requires_grad=True)]

修改模型

model = timm.create_model('resnet34',num_classes=10,pretrained=True)
x = torch.randn(1,3,224,224)
output = model(x)
output.shape

改变输入通道数（比如我们传入的图片是单通道的，但是模型需要的是三通道图片） 我们可以通过添加in_chans=1来改变

model = timm.create_model('resnet34',num_classes=10,pretrained=True,in_chans=1)
x = torch.randn(1,1,224,224)
output = model(x)

4.半精度训练

察PyTorch默认的浮点数存储方式用的是torch.float32，小数点后位数更多固然能保证数据的精确性，但绝大多数场景其实并不需要这么精确，只保留一半的信息也不会影响结果，也就是使用torch.float16格式。由于数位减了一半，因此被称为“半精度。

半精度训练的设置

  • import autocast
from torch.cuda.amp import autocast
  • 模型设置
@autocast()   
def forward(self, x):
   ...
   return x
   ```
- 训练过程
- 在训练过程中，只需在将数据输入模型及其之后的部分放入“with autocast():“即可：
```python
 for x in train_loader:
   x = x.cuda()
   with autocast():
       output = model(x)
       ...

参考链接：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/%E7%AC%AC%E5%85%AD%E7%AB%A0/6.5%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A2%9E%E5%BC%BA-imgaug.html

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

pythonpytorch深度学习

相关推荐

如何学习编程？新手菜鸟如何学编程？
学习编程是顺着互联网的发展潮流，是一件好事。新手如何学习编程？其实不难，不过在学习编程之前你得先了解你的目的是什么？这个很重要，因为目的决定你的发展方向、决定你的发展速度。
it行业都是什么工作？it行业主要做什么？
IT行业是什么工作做什么？IT行业的工作有：产品策划类、页面设计类、前端与移动、开发与测试、营销推广类、数据运营类、运营维护类、游戏相关类等，根据不同的分类下面有细分了不同的岗位。
女生学Java好就业吗？女生适合学Java编程吗？
女生学Java好就业吗？女生适合学Java编程吗？目前有不少女生学习Java开发，但要结合自身的情况，先了解自己适不适合去学习Java，不要盲目的选择不适合自己的Java培训班进行学习。只要肯下功夫钻研，多看、多想、多练
mysql-connect-confused
Can’t connect to local MySQL server through socket \'/var/lib/mysql/mysql.sock问题 1.进入mysql路径
oracle基本命令
oracle基本命令 一、登录操作 1.管理员登录 # 管理员登录 sqlplus / as sysdba 2.普通用户登录
shell判断服务是否启动
一、背景 因为项目中需要通北京网络，所以需要连vpn，但是服务器有时候会断掉，所以写个shell脚本每五分钟去判断是否连接，于是就有下面的shell脚本。
SQL BETWEEN 操作符
BETWEEN 操作符选取介于两个值之间的数据范围内的值。这些值可以是数值、文本或者日期。
​​windows上传ipa到开发者中心app store的方法
假如你已经使用过苹果开发者中心上架app，你肯定知道在苹果开发者中心的web界面，无法直接提交ipa文件，而是需要使用第三方工具，将ipa文件上传到构建版本，开...
SQL 入门篇之什么是别名？
下面的 SQL 语句指定了两个别名，一个是 name 列的别名，一个是 country 列的别名。**提示：**如果列名称包含空格，要求使用双引号或方括号：
windows上传ipa文件到app store的方法​
在使用H5混合开发的app打包后，需要将ipa文件上传到appstore进行发布，就需要去苹果开发者中心进行发布。​
SQL AND & OR 运算符
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
C++ 数组
数组的声明并不是声明一个个单独的变量，比如 number0、number1、...、number99，而是声明一个数组变量，比如 numbers，然后使用 nu...
最全iOS 应用上架流程提交到AppStore
第一步：到appuploader官网下载辅助工具和iCloud驱动，使用前面创建的AppID登录。
SQL ALTER TABLE 语句
如需删除表中的列，请使用下面的语法（请注意，某些数据库系统不允许这种在数据库表中删除列的方式）：
dism操作巨慢
前不久在制作win11pe，制作了一版，1.26GB，太大了，不满意，想再裁剪下，发现这次dism mount正常，commit或discard巨慢，以前都很快...
三种方法卸载Symantec Endpoint Protection 赛门铁克
赛门铁克各个版本概览：https://knowledge.broadcom.com/external/article?legacyId=tech163829
python3.6、python3.10用什么版本的pip
实测Python 3.6.6用pip 21.3.1，再高就报错了，Python 3.10.7用pip 22.3.1是可以的
博通和诺顿
Broadcom Corporation （博通公司，股票代号AVGO）是全球领先的有线和无线通信半导体公司。其产品实现向家庭、 办公室和移动环境以及在这些环境...
高版本c4d在低版本windows系统上打开后不显示窗格
发现个问题，server2016上安装了c4d这些版本，低版本的正常显示窗格，但红色圈出的高版本c4d打开后不显示窗格，
基础网络windows不要使用TAT、如何卸载TAT
TAT：https://cloud.tencent.com/document/product/1340
pythonJavaScriptjavaHTMLPHPreactjsC#AndroidCSSNode.jssqlrpython-3.xMysqLjQueryc++pandasFlutterangularIOSdjangolinuxswifttypescript路由器JSON路由器设置无线路由器h3c华三华三路由器设置华三路由器电脑软件教程arraysdocker软件图文教程Cvue.jslaravelspring-boot