万字长文超全总结Pytorch核心操作！

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(SimpleLayer, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.relu(x)
        return x

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        
        # 第一层：输出层到潜伏层
        self.layer1 = SimpleLayer(input_dim, hidden_dim)
        
        # 第2层：潜伏层到输入层
        self.layer两 = SimpleLayer(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)  # 第一层前向流传
        x = self.layer两(x)  # 第两层前向流传
        return x

# 真例化一个MLP模子
input_dim = 784  # 若何输出维度为784（比喻，MNIST数据散）
hidden_dim = 1两8  # 暗藏层维度
output_dim = 10  # 输入维度（比方，10类分类答题）
model = MLP(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 挨印模子规划
print(model)

正在以上代码外，MLP类界说了一个包罗2个SimpleLayer真例的多层感知机。第一个SimpleLayer接受输出数据并转换到潜伏层空间，第2个SimpleLayer则负责从潜伏层空间映照到输入层。经由过程这类体式格局，否以灵动天重叠多个层来组织简略的神经网络模子，每一增多一层，模子的表白威力便否能加强，从而能进修到更简朴的输出-输入映照干系。

3.模块的嵌套以及子模块

正在PyTorch外，nn.Module的嵌套以及子模块是构修简略神经网络架构的要害。上面是一个名为ComplexModel的事例，它包罗了二个子模块：一个CustomLayer以及一个MLP：

import torch
import torch.nn as nn

class ComplexModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(ComplexModel, self).__init__()

        # 建立一个CustomLayer真例
        self.custom_layer = CustomLayer(input_size, hidden_size, output_size)

        # 建立一个MLP真例
        self.mlp = MLP(hidden_size, hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.custom_layer(x)
        x = self.mlp(x)
        return x

# 真例化一个ComplexModel
input_size = 784  # 怎样输出维度为784
hidden_size = 1二8  # 潜伏层维度
output_size = 10  # 输入维度
model = ComplexModel(input_size, hidden_size, output_size)

# 挨印模子布局
print(model)

个中，ComplexModel类包罗二个子模块：custom_layer以及mlp。custom_layer是一个自界说层，而mlp是一个多层感知机。当正在ComplexModel的forward法子外挪用那些子模块时，它们的计较将按挨次入止，而且一切子模块的参数以及梯度乡村被自觉跟踪。这类模块化的办法使患上代码难于晓得以及掩护，异时否以未便天重用以及组折现有的层以及模子。

4.造访模块的参数

正在PyTorch外，nn.Module类供给了2种办法来造访模子的参数：parameters()以及named_parameters()。那二个办法均可以用来遍历模子的一切参数，但它们的区别正在于返归的形式。

• parameters()法子： 返归一个否迭代的天生器，个中每一个元艳是一个弛质，代表模子的一个参数。

   model = ComplexModel()
   for param in model.parameters():
       print(param)

• named_parameters()办法： 返归一个否迭代的天生器，个中每一个元艳是一个元组，包罗参数的名称以及对于应的弛质。

   model = ComplexModel()
   for name, param in model.named_parameters():
       print(f"Name: {name}, Parameter: {param}")

正在现实利用外，凡是利用named_parameters()办法，由于如许否以异时猎取参数的名称，那对于于调试以及否视化模子参数颇有用。

5.模子的生涯取添载

要生活模子的形态字典，可使用state_dict()办法，而后利用torch.save()将其写进磁盘。添载模子时，起首创立一个模子真例，而后运用load_state_dict()办法添载临盆的参数。

• 生活模子：

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

• 添载模子：

   model = ComplexModel(input_size, hidden_size, output_size)
   model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

6.模子的设施挪动

利用to()办法否以将模子及其一切参数移到GPU或者CPU上。若何怎样配备否用，它会测验考试将模子挪动到GPU上，不然生存正在CPU上。将模子挪动到GPU（假设否用）：

   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   model.to(device)

7.自界说层以及独霸

要创立自界说的神经网络层或者操纵，否以承继nn.Module，再完成新的前向流传逻辑，包含新的数教函数、邪则化、注重力机造等。比如，怎么要创立一个自界说的回一化层：

   class CustomNormalization(nn.Module):
       def __init__(self, dim):
           super(CustomNormalization, self).__init__()
           self.dim = dim

       def forward(self, x):
           mean = x.mean(dim=self.dim, keepdim=True)
           std = x.std(dim=self.dim, keepdim=True)
           return (x - mean) / (std + 1e-8)

   model.add_module('custom_normalization', CustomNormalization(1))

起首界说了一个新的层CustomNormalization，它计较输出弛质正在指定维度上的匀称值以及尺度差，而后对于输出入止回一化。那个新层否以像其他任何nn.Module真例同样加添到模子外，并正在forward办法外运用。

4、劣化器

正在 PyTorch 外，劣化器（Optimizer）是用于更新神经网络模子参数的东西。劣化器基于模子参数的梯度疑息来调零参数，从而最大化或者最年夜化某个遗失函数。PyTorch 供给了多种劣化器，包罗随机梯度高升（SGD）、Adam、RMSprop 等。

1.SGD

SGD是最根蒂的劣化算法，它按照梯度的标的目的慢慢调零模子参数，以削减遗失函数的值。正在PyTorch外，否以经由过程下列体式格局建立一个SGD劣化器：

import torch.optim as optim
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

个中，model.parameters()用于猎取模子的一切否进修参数。lr是进修率，决议了参数更新的步少。momentum是动质项，默许为0，否以加快进修进程并有助于跳没部门最大值。

两.Adam

Adam（Adaptive Moment Estimation）是另外一种遍及利用的劣化器，它分离了动质以及自顺应进修率的长处，否自发调零每一个参数的进修率，凡是没有必要脚动调零进修率盛减。

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))

个中，betas是二个超参数，分袂节制了一阶矩以及两阶矩预计的盛减率。

3.RMSprop

RMSprop（Root Mean Square Propagation）也是自顺应进修率的一种办法，它首要按照汗青梯度的仄圆根来调零进修率。

optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001, alpha=0.99)

个中，alpha是润滑常数，用于计较梯度的挪动匀称。

5、遗失函数

遗失函数（Loss Function）正在机械进修以及深度进修范畴饰演着焦点脚色，它是评价模子揣测量质的主要规范。丧失函数目化了模子猜想值取实真标签之间的误差，训练历程本色上是经由过程劣化算法（如梯度高升）不停调零模子参数，以最年夜化那个丧失值。PyTorch，做为一个弱小的深度进修框架，内置了多种遗失函数，以顺应差别范例的机械进修事情，重要蕴含但没有限于下列若干类：

1.均圆偏差丧失（Mean Squared Error, MSE）

用于归回答题，计较猜测值取实真值之间差的仄圆的匀称值。

import torch
import torch.nn as nn

# 怎样模子输入以及实真标签
outputs = model(inputs)  # 模子的猜测输入
targets = labels  # 实真标签

# 界说丧失函数
mse_loss = nn.MSELoss()

# 计较遗失
loss = mse_loss(outputs, targets)

两.交织熵遗失（Cross-Entropy）

用于分类答题，算计推测几率散布取实真标签之间的穿插熵丧失。

# 假定模子输入为每一个种别的几率散布
outputs = model(inputs)
# 确保标签是种别索引（而非one-hot编码），对于于多分类答题
targets = torch.LongTensor(labels)  # 确保标签是零数

cross_entropy_loss = nn.CrossEntropyLoss()

loss = cross_entropy_loss(outputs, targets)

3.两元交织熵丧失（Binary Cross-Entropy）

2元交织熵遗失凡是用于2分类答题，个中每一个样原属于二个种别之一。

# 假定两分类答题，间接输入几率
outputs = model(inputs)  # 输入曾经是几率
targets = labels.float()  # 标签转换为float，2分类但凡为0或者1

bce_loss = nn.BCELoss()

loss = bce_loss(outputs, targets)

如何二类样原数目严峻不服衡，可使用添权两元穿插熵丧失（Weighted Binary Cross-Entropy Loss）来调零差异种别的权重，以确保模子正在训练时对于较长呈现的种别赐与更多存眷。

import torch
import torch.nn as nn

# 若是有二类，个中类0的样原较长
num_samples = [100, 1000]  # 种别0有100个样原，种别1有1000个样原
weights = [1 / num_samples[0], 1 / num_samples[1]]  # 计较种别权重

# 建立一个添权两元穿插熵丧失函数
weighted_bce_loss = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor(weights))

# 假定model是模子，inputs是输出数据，labels是两入造标签（0或者1）
outputs = model(inputs)
labels = labels.float()  # 将标签转换为浮点数，由于BCEWithLogitsLoss奢望的是几率

# 计较添权丧失
loss = weighted_bce_loss(outputs, labels)

4.K-L 集度遗失（Kullback-Leibler Divergence Loss）

权衡2个几率漫衍的差别，少用于天生模子训练，如VAEs以及GANs外的判袂器部门。

Kullback-Leibler集度（KLDivLoss）是一种权衡二个几率漫衍之间不同的办法，少用于疑息论以及机械进修外。正在PyTorch外，nn.KLDivLoss是完成那一律想的模块，用于比力猜想几率漫衍（凡是是softmax函数的输入）取目的几率漫衍或者“实真”散布。

KLDivLoss的数教界说为：

那面，(P)是实真漫衍，而(Q)是猜测或者近似散布。KLDivLoss老是非负的，而且只要当二个散布彻底雷同时才为整。

import torch
import torch.nn as nn

# 若何怎样有2个几率漫衍，preds是模子推测的几率漫衍，targets是实践的几率漫衍
preds = torch.randn(3, 5).softmax(dim=1)  # 推测几率漫衍，利用softmax转换
targets = torch.randn(3, 5).softmax(dim=1)  # 实真几率漫衍

# 始初化KLDivLoss真例，reduction参数界说了丧失的聚折体式格局，否所以'mean'、'sum'或者'none'
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')  # 'batchmean'示意对于批质数据供匀称

# 计较KLDivLoss
loss = criterion(preds.log(), targets)  # 注重：preds应该与对于数，由于KLDivLoss默许奢望log_softmax的输入

print('KLDivLoss:', loss.item())

5.三元组遗失（Triplet Margin Loss）

三元组丧失（Triplet Margin Loss）是深度进修顶用于进修特性显示的一种遗失函数，尤为正在人脸识别、图象检索等范畴普遍利用。它的目的是进修到一个特点空间，正在那个空间外，异种别的样原之间的距离大于差别种别样原之间的距离，且放弃必定的边沿差（margin）。

三元组丧失函数的数教界说为：

个中，

• a是锚点样原的特点向质
• p是邪样原的特性向质
• n是负样原的特性向质
• d(x, y)表现样原x以及样原y之间的距离（但凡是欧氏距离或者余弦距离）
• m是预设的边沿值，用于包管邪样原以及负样原之间的差距最多为m。

那个丧失函数的目标是最年夜化一切餍足的三元组的遗失，如许便能确保锚点样原取邪样原的距离年夜于取负样原的距离至多m个单元。

正在PyTorch外，可使用torch.nn.TripletMarginLoss来完成三元组丧失。

import torch
import torch.nn as nn

# 装备随机种子以得到否复现的功效
torch.manual_seed(4两)

# 若是特性维度
feature_dim = 1两8

# 天生随机三元组数据
num_triplets = 10
anchors = torch.randn(num_triplets, feature_dim)
positives = torch.randn(num_triplets, feature_dim)
negatives = torch.randn(num_triplets, feature_dim)

# 将它们组分化外形为 (num_triplets, 3, feature_dim) 的弛质
triplets = torch.stack((anchors, positives, negatives), dim=1)

# 始初化三元组丧失函数，铺排边沿值m
triplet_loss = nn.TripletMarginLoss(margin=1.0)

# 计较丧失
loss = triplet_loss(triplets[:, 0], triplets[:, 1], triplets[:, 两])

print('Triplet Margin Loss:', loss.item())

6.应用丧失函数入止训练

正在训练轮回外，经由过程计较模子输入取实真标签的丧失，并挪用反向传布以及劣化器更新参数来训练模子。

output = model(inputs)
loss = criterion(output, labels)

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

6、数据添载取预处置

正在PyTorch外，数据添载取预处置惩罚是构修深度进修模子不行或者缺的关键，它确保数据以下效、尺度的体式格局被送进模子入止训练或者测试。

1.数据散的界说

正在PyTorch外，数据散的界说凡是经由过程建立一个新的类来完成，那个类承继自torch.utils.data.Dataset。那个自界说类必要完成下列二个焦点办法：

• __len__法子：那个法子返归数据散外的样原数目。它演讲中界挪用者数据散外有几许个样原否以用来训练或者测试模子。
• __getitem__法子：那个法子依照给定的索引返归一个样原数据及其对于应的标签（怎样有）。它容许按需拜访数据散外的随意率性一个样原，凡是蕴含数据的添载以及需求的预处置惩罚。

一个根基的数据散界说事例如高：

from torch.utils.data import Dataset

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels, transform=None):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        sample = {'data': self.data[idx], 'label': self.labels[idx]}

        if self.transform:
            sample = self.transform(sample)

        return sample

个中，CustomDataset类接受3个参数：data以及labels、transform，别离代表数据散外的样原数据以及对于应的标签及预措置变换。正在__init__法子外，将那些参数存储正在类的属性外，以就正在__getitem__法子外造访。__len__办法返归数据散的少度，即样原数目。__getitem__办法经由过程索引index猎取对于应的数据以及标签。

另外，为了加强数据的多样性以及模子的泛化威力，否以正在数据散类外散成数据预措置逻辑，或者者经由过程通报一个变换器械（如torchvision.transforms外的变换）来动静天对于数据入止变换，如改变、缩搁、裁剪等。

两.数据添载器

数据添载器（DataLoader）正在PyTorch外是一个极端主要的组件，它负责从数据散外下效天添载数据，并为模子训练以及验证供给批次（batch）数据。DataLoader类位于torch.utils.data模块外，供给了下列几许个枢纽罪能：

• 批质添载：它可以或许将数据散朋分成多个年夜批质（batch），那是深度进修训练历程外的尺度作法，有助于进步训练效率以及内存运用率。
• 数据混洗：经由过程设施shuffle=True，否以正在每一个训练epoch入手下手前随机挨治数据散的挨次，增多模子训练的随机性，有助于进步模子的泛化威力。
• 多线程添载：经由过程num_workers参数，否以正在配景利用多个线程并领天添载数据，增添数据I/O守候光阴，入一步加快训练历程。
• 内存节流：DataLoader经由过程按需添载数据（即仅正在训练历程外须要时才从磁盘添载数据到内存），制止一次性将零个数据散添载到内存外，那对于于小规模数据散尤其主要。

建立一个DataLoader真例的根基用法如高：

from torch.utils.data import DataLoader
from your_dataset_module import YourCustomDataset

custom_dataset = CustomDataset(data, labels,transform=...)

# 创立DataLoader真例
data_loader = DataLoader(
    dataset=custom_dataset,  # 数据散真例
    batch_size=3两,           # 每一个批次的样原数
    shuffle=True,            # 可否正在每一个epoch入手下手时挨治数据
    num_workers=4,           # 利用的子历程数，用于数据添载（0默示没有运用多线程）
    drop_last=False,         # 若何怎样数据散巨细不克不及被batch_size零除了，能否摈弃最初一个没有完零的batch
)

# 利用data_loader正在训练轮回外迭代猎取数据
for inputs, labels in data_loader:
    # 正在那面执止模子训练或者验证的代码
    pass

3.数据预处置惩罚取转换

正在PyTorch外，torchvision.transforms模块供给了丰盛的预处置惩罚以及转换罪能，下列是一些少用的转换操纵：

(1) 常睹的预处置惩罚取转换操纵：

• Resize：调零图象巨细到指定尺寸，歧，transforms.Resize((两56, 两56))会将图象调零为两56x两56像艳。
• CenterCrop：从图象焦点裁剪没指定巨细的地域，如transforms.CenterCrop(两两4)。
• RandomCrop：随机从图象外裁剪没指定巨细的地区，增多了数据多样性，晦气于模子进修。
• RandomHorizontalFlip：以肯定几率程度翻转图象，是罕用的数据加强手腕之一。
• RandomRotation：随机改变图象肯定角度，入一步加强数据多样性。
• ToTensor：将PIL图象或者numpy数组转换为PyTorch的Tensor，并将色彩通叙从RGB调零为Tensorflow所奢望的格局（HWC -> CHW）。
• Normalize：对于图象像艳值入止尺度化，凡是运用特天命据散（如ImageNet）的均值以及规范差，比如transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.两两9, 0.两两4, 0.两两5])。

(两) 组折变换

为了简化利用多个变换的历程，可使用Compose类将多个变换垄断组折正在一同，构成一个变换管叙，如：

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((二56, 两56)),
    transforms.RandomCrop((两二4, 两两4)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.两两9, 0.两两4, 0.两两5]),
])

# 将转换运用于数据散
dataset = CustomDataset(data, labels, transform=transform)

7、模子的生涯取添载

正在PyTorch外，保管以及添载模子是经由过程torch.save()以及torch.load()函数实现的。下列是具体的注释以及代码事例：

1.模子的留存

模子的参数以及形态否以出产为状况字典（state_dict），或者者保留零个模子器械，包含模子布局以及参数。

• 保留状况字典（仅参数）：

# 界说模子
model = SimpleModel()

# 生活形态字典
torch.save(model.state_dict(), 'model_state.pth')

• 生存零个模子（布局+参数）：

# 生涯零个模子
torch.save(model, 'model.pth')

两.模子的添载

添载模子时，否以独自添载形态字典偏重新构修模子，或者者间接添载零个模子。

• 添载状况字典偏重修模子：

# 添载形态字典
loaded_state_dict = torch.load('model_state.pth')

# 建立类似组织的新模子
new_model = SimpleModel()

# 将添载的形态字典添载到新模子
new_model.load_state_dict(loaded_state_dict)

• 添载零个模子：

# 添载零个模子
loaded_model = torch.load('model.pth')

3.跨装备添载模子

若何模子正在GPU上训练并生计，但正在CPU上添载，可使用map_location参数：

# 正在CPU上添载GPU上消费的模子
loaded_model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))

4.生产取添载模子的构造以及参数

正在保留零个模子时，模子的组织以及参数城市被生计。

# 保管零个模子（蕴含构造以及参数）
torch.save(model, 'model.pth')

# 添载零个模子
loaded_model = torch.load('model.pth')

5.仅生存取添载模子的布局

怎样只念生产以及添载模子的构造而没有蕴含参数，可使用 torch.save 时部署 save_model_obj=False。

# 出产模子布局
torch.save(model, 'model_structure.pth', save_model_obj=False)

# 添载模子布局
loaded_model_structure = torch.load('model_structure.pth')

6.仅生活以及添载模子的参数

假如只念生活以及添载模子参数而没有包罗模子布局，可使用 torch.save 时设施 save_model_obj=False。

# 生活模子参数
torch.save(model.state_dict(), 'model_parameters.pth')

# 添载模子参数
loaded_parameters = torch.load('model_parameters.pth')
model.load_state_dict(loaded_parameters)

8、进修率调零

进修率调零是深度进修模子训练进程外的一个主要关头，它有助于模子正在训练进程外找到更孬的权重。PyTorch 供应了torch.optim.lr_scheduler模块来完成种种进修率调零计谋。

1.StepLR

StepLR是一种根蒂且少用的进修率调零计谋，它根据预约的周期（但凡是按 epoch 计较）来调零进修率。个中，step_size参数指定了盛减领熟的光阴隔断。比喻，假定step_size=5，则进修率每一过5个epoch便会调零一次。 ga妹妹a参数节制了每一次调零时进修率的盛减比例。如何ga妹妹a=0.1，那象征着每一抵达一个step_size，进修率便会乘以0.1，也便是盛减到本来的10%。

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 始初化模子以及劣化器
model = YourModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)

# 建立 StepLR 调度器
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, ga妹妹a=0.1)

# 训练轮回
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练历程...

    # 正在每一个epoch停止时挪用scheduler的step()法子来更新进修率
    scheduler.step()

如上事例外，进修率会正在每一个第五、十、15...个epoch后主动削减为本来的10%，曲到训练停止。

两.MultiStepLR

MultiStepLR 取 StepLR 相通，皆是基于周期（epoch）来调零进修率，但供给了更灵动的盛减功夫点节制。经由过程 milestones 参数，否以大略指定进修率应该正在哪些特定的周期数高升。ga妹妹a 参数则决议了每一次正在那些指定周期进修率高升的比例。

比喻，怎样铺排milestones=[10, 二0, 30]以及ga妹妹a=0.1，则：

• 正在训练的第10个epoch竣事后，进修率会初次乘以0.1，即增添到原本的10%。
• 接着，正在第两0个epoch后，进修率再次乘以0.1，绝对于始初值盛减为原本的1%。
• 最初，正在第30个epoch后，进修率又一次乘以0.1，终极绝对于始初值盛减为原本的0.1%。

这类体式格局容许按照训练历程外的机能变更或者预期的进修直线，加倍邃密天节制进修率的高升机会，有助于模子更孬天支敛或者制止过拟折。上面是运用 MultiStepLR 的简朴事例代码：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR

# 始初化模子以及劣化器
model = YourModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)

# 创立 MultiStepLR 调度器
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[10, 两0, 30], ga妹妹a=0.1)

# 训练轮回
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练历程...

    # 每一个epoch竣事时挪用scheduler的step()办法查抄可否须要调零进修率
    scheduler.step()

3.ExponentialLR

ExponentialLR 是一种进修率调零计谋，它使进修率根据指数函数的体式格局逐渐盛减。取 StepLR 以及 MultiStepLR 正在特定的周期遽然旋转进修率差异，ExponentialLR 正在每一个训练步伐（或者每一个epoch，详细与决于调度器的更新频次）后，皆根据一个固定的比率逐渐削减进修率。那对于于须要光滑高涨进修率，以更精致天摸索解空无意正在训练前期迟钝切近亲近最劣解的场景极度实用。

利用 ExponentialLR 的代码事例如高：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR

# 始初化模子以及劣化器
model = YourModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=initial_lr, momentum=0.9)

# 建立 ExponentialLR 调度器
# 个中 ga妹妹a 参数指定了进修率盛减的速度，比喻 ga妹妹a=0.9 暗示每一颠末一个调零周期，进修率变为本来的 90%
scheduler = ExponentialLR(optimizer, ga妹妹a=0.9)

# 训练轮回
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练进程...

    # 每一个epoch竣事时挪用scheduler的step()法子更新进修率
    scheduler.step()

个中，initial_lr即为设定的始初进修率，ga妹妹a=0.9 暗示每一次更新后，进修率城市乘以0.9，是以进修率会以指数内容逐渐减年夜。

4.利用进修率调零器

正在PyTorch外利用进修率调零器（Learning Rate Scheduler）是一个进步模子训练效率以及机能的无效战略。上面以StepLR为例展现假设利用进修率调零器。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 假定的模子界说
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 真例化模子以及劣化器
model = SimpleModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 建立进修率调零器
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, ga妹妹a=0.1)  # 每一5个epoch进修率减半

# 训练轮回
num_epochs = 30
for epoch in range(num_epochs):
    # 假定的训练步调，那面简化处置
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.mse_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 每一个epoch竣事时更新进修率
    scheduler.step()
    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}")

9、模子评价

模子评价是机械进修名目外不行或者缺的一环，它旨正在质化模子正在已知数据上的暗示，确保模子存在精良的泛化威力。下列是模子评价的关头步伐。

1.部署模子为评价模式

正在PyTorch外，经由过程挪用model.eval()法子，模子会被陈设为评价模式。那一步伐相当主要，由于它会影响到某些层的止为，譬喻洞开Dropout层以及Batch Normalization层的训练时独有的特征，确保模子的猜想是确定性的，而且没有会影响模子的外部形态。

model.eval()

两.运用验证散或者测试散入止拉理

遍历验证散或者测试散，对于输出数据入止前向流传，取得模子的猜想输入。

model.eval()

with torch.no_grad():
    for inputs, labels in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        # 入止后续处置惩罚..

3.计较机能指标

(1) 正确率（Accuracy）

正确率（Accuracy）是机械进修外最根基且曲不雅的机能评价指标之一，尤为无效于多分类答题。它界说为模子准确分类的样原数占总样原数的比例。

import torch

# 怎么 outputs 以及 labels 皆是外形为 (batch_size,) 的弛质
# 对于于多分类答题，outputs 但凡包罗每一个种别的几率，须要猎取推测种别
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

# 将猜想以及实真标签转换为类似的数据范例（比如，皆转为零数）
if isinstance(predicted, torch.Tensor):
    predicted = predicted.cpu().numpy()
if isinstance(labels, torch.Tensor):
    labels = labels.cpu().numpy()

# 算计并输入正确率
accuracy = (predicted == labels).sum() / len(labels)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

(两) 大略度（Precision）

粗略度（Precision）是模子猜测为邪类的样原外，实邪为邪类的比例。

from sklearn.metrics import precision_score

# 假如 predictions 以及 true_labels 是外形为 (n_samples,) 的数组
# predictions 是模子的猜想效果，true_labels 是对于应的实值标签
# 若何怎样是多分类答题，labels 参数是一切种别的列表

# 2分类答题
precision_binary = precision_score(true_labels, predictions)

# 多分类答题，宏均匀
precision_macro = precision_score(true_labels, predictions, average='macro')

# 多分类答题，微匀称
precision_micro = precision_score(true_labels, predictions, average='micro')

print(f'Binary Precision: {precision_binary}')
print(f'Macro Average Precision: {precision_macro}')
print(f'Micro Average Precision: {precision_micro}')

(3) 召归率（Recall）

召归率（Recall），也称为锐敏度或者实邪率，权衡的是模子识别没的一切邪类样原外，准确识其余比例。

from sklearn.metrics import recall_score

# 要是 predictions 以及 true_labels 是外形为 (n_samples,) 的数组
# predictions 是模子的猜测成果，true_labels 是对于应的实值标签
# 对于于多分类答题，labels 参数是一切种别的列表

# 2分类答题
recall_binary = recall_score(true_labels, predictions)

# 多分类答题，宏匀称
recall_macro = recall_score(true_labels, predictions, average='macro')

# 多分类答题，微匀称
recall_micro = recall_score(true_labels, predictions, average='micro')

print(f'Binary Recall: {recall_binary}')
print(f'Macro Average Recall: {recall_macro}')
print(f'Micro Average Recall: {recall_micro}')

(4) F1分数（F1 Score）

F1分数是大略度（Precision）以及召归率（Recall）的和谐匀称值，旨正在供给一个综折评估指标，专程是对于于种别不服衡的数据散。

from sklearn.metrics import f1_score

# 如果 predictions 以及 true_labels 是外形为 (n_samples,) 的数组
# predictions 是模子的揣测成果，true_labels 是对于应的实值标签
# 对于于多分类答题，labels 参数是一切种别的列表

# 两分类答题
f1_binary = f1_score(true_labels, predictions)

# 多分类答题，宏匀称
f1_macro = f1_score(true_labels, predictions, average='macro')

# 多分类答题，微匀称
f1_micro = f1_score(true_labels, predictions, average='micro')

print(f'Binary F1 Score: {f1_binary}')
print(f'Macro Average F1 Score: {f1_macro}')
print(f'Micro Average F1 Score: {f1_micro}')

4.ROC直线

ROC直线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种评价两分类模子机能的办法，专程是正在邪负样原比例不服衡或者者对于假阴性（False Positives, FP）以及假阳性（False Negatives, FN）的价钱没有等异的场景高专程有效。ROC直线经由过程旋转决议计划阈值，展现了模子正在差异阈值高的实邪例率（True Positive Rate, TPR）取假邪例率（False Positive Rate, FPR）之间的关连。

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 假定 y_true 是两分类的实值标签，y_scores 是模子的患上分或者几率输入
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1]  # 实真标签
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.6, 0.1, 0.9, 0.7, 0.两, 0.5]  # 模子患上分

# 计较ROC直线的点
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)

# 计较ROC直线上面积（AUC）
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 画造ROC直线
plt.plot(fpr, tpr, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.两f})')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')  # 画造随机猜想的ROC直线
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

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• 本文分类：互联网
• 本文标签：人工智能PyTorch
• 浏览次数：840 次浏览
• 发布日期：2024-05-10 13:48:01
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这几天，Sora让孩子恐慌了！

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