怎么在Pytorch中拟合函数-创新互联
这篇文章给大家介绍怎么在Pytorch中拟合函数，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
一、定义拟合网络
1、观察普通的神经网络的优化流程
# 定义网络 net = ... # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005) # 定义损失函数 loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') # 优化 for step, (inputs, tag) in enumerate(dataset_loader): # 向前传播 outputs = net(inputs) # 计算损失 loss = loss_op(tag, outputs) # 清空梯度 optimizer.zero_grad() # 向后传播 loss.backward() # 更新梯度 optimizer.step()
上面的代码就是一般情况下的流程。为了能使用Pytorch内置的优化器，所以我们需要定义一个一个网络，实现函数parameters（返回需要优化的参数）和forward（向前传播）；为了能支持GPU优化，还需要实现cuda和cpu两个函数，把参数从内存复制到GPU上和从GPU复制回内存。
基于以上要求，网络的定义就类似于：
class Net: def __init__(self): # 在这里定义要求的参数 pass def cuda(self): # 传输参数到GPU pass def cpu(self): # 把参数传输回内存 pass def forward(self, inputs): # 实现向前传播，就是根据输入inputs计算一遍输出 pass def parameters(self): # 返回参数 pass
在拟合数据量很大时，还可以使用GPU来加速；如果没有英伟达显卡，则可以不实现cuda和cpu这两个函数。
2、初始化网络
回顾本文目的，拟合： y = ax + b, 所以在__init__函数中就需要定义a和b两个参数，另外为了实现parameters、cpu和cuda，还需要定义属性__parameters和__gpu：
def __init__(self): # y = a*x + b self.a = torch.rand(1, requires_grad=True) # 参数a self.b = torch.rand(1, requires_grad=True) # 参数b self.__parameters = dict(a=self.a, b=self.b) # 参数字典 self.___gpu = False # 是否使用gpu来拟合
要拟合的参数，不能初始化为0！ ，一般使用随机值即可。还需要把requires_grad参数设置为True，这是为了支持向后传播。
3、实现向前传播
def forward(self, inputs): return self.a * inputs + self.b
非常的简单，就是根据输入inputs计算一遍输出，在本例中，就是计算一下 y = ax + b。计算完了要记得返回计算的结果。
4、把参数传送到GPU
为了支持GPU来加速拟合，需要把参数传输到GPU，且需要更新参数字典__parameters：
def cuda(self): if not self.___gpu: self.a = self.a.cuda().detach().requires_grad_(True) # 把a传输到gpu self.b = self.b.cuda().detach().requires_grad_(True) # 把b传输到gpu self.__parameters = dict(a=self.a, b=self.b) # 更新参数 self.___gpu = True # 更新标志，表示参数已经传输到gpu了 # 返回self，以支持链式调用 return self
参数a和b，都是先调用detach再调用requires_grad_，是为了避免错误raise ValueError("can't optimize a non-leaf Tensor")（参考：ValueError: can't optimize a non-leaf Tensor?）。
4、把参数传输回内存
类似于cuda函数，不做过多解释。
def cpu(self): if self.___gpu: self.a = self.a.cpu().detach().requires_grad_(True) self.b = self.b.cpu().detach().requires_grad_(True) self.__parameters = dict(a=self.a, b=self.b) self.___gpu = False return self
5、返回网络参数
为了能使用Pytorch内置的优化器，就要实现parameters函数，观察Pytorch里面的实现：
def parameters(self, recurse=True): r"""... """ for name, param in self.named_parameters(recurse=recurse): yield param
实际上就是使用yield返回网络的所有参数，因此本例中的实现如下：
def parameters(self): for name, param in self.__parameters.items(): yield param
完整的实现将会放在后面。
二、测试
1、生成测试数据
def main(): # 生成虚假数据 x = np.linspace(1, 50, 50) # 系数a、b a = 2 b = 1 # 生成y y = a * x + b # 转换为Tensor x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)) y = torch.from_numpy(y.astype(np.float32))
2、定义网络
# 定义网络 net = Net() # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005) # 定义损失函数 loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
3、把数据传输到GPU（可选）
# 传输到GPU if torch.cuda.is_available(): x = x.cuda() y = y.cuda() net = net.cuda()
4、定义优化器和损失函数
如果要使用GPU加速，优化器必须要在网络的参数传输到GPU之后在定义，否则优化器里的参数还是内存里的那些参数，传到GPU里面的参数不能被更新。 可以根据代码来理解这句话。
# 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005) # 定义损失函数 loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
5、拟合（也是优化）
# 最多优化20001次 for i in range(1, 20001, 1): # 向前传播 out = net.forward(x) # 计算损失 loss = loss_op(y, out) # 清空梯度（非常重要） optimizer.zero_grad() # 向后传播，计算梯度 loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() # 得到损失的numpy值 loss_numpy = loss.cpu().detach().numpy() if i % 1000 == 0: # 每1000次打印一下损失 print(i, loss_numpy) if loss_numpy < 0.00001: # 如果损失小于0.00001 # 打印参数 a = net.a.cpu().detach().numpy() b = net.b.cpu().detach().numpy() print(a, b) # 退出 exit()
6、完整示例代码
# coding=utf-8 from __future__ import absolute_import, division, print_function import torch import numpy as np class Net: def __init__(self): # y = a*x + b self.a = torch.rand(1, requires_grad=True) # 参数a self.b = torch.rand(1, requires_grad=True) # 参数b self.__parameters = dict(a=self.a, b=self.b) # 参数字典 self.___gpu = False # 是否使用gpu来拟合 def cuda(self): if not self.___gpu: self.a = self.a.cuda().detach().requires_grad_(True) # 把a传输到gpu self.b = self.b.cuda().detach().requires_grad_(True) # 把b传输到gpu self.__parameters = dict(a=self.a, b=self.b) # 更新参数 self.___gpu = True # 更新标志，表示参数已经传输到gpu了 # 返回self，以支持链式调用 return self def cpu(self): if self.___gpu: self.a = self.a.cpu().detach().requires_grad_(True) self.b = self.b.cpu().detach().requires_grad_(True) self.__parameters = dict(a=self.a, b=self.b) # 更新参数 self.___gpu = False return self def forward(self, inputs): return self.a * inputs + self.b def parameters(self): for name, param in self.__parameters.items(): yield param def main(): # 生成虚假数据 x = np.linspace(1, 50, 50) # 系数a、b a = 2 b = 1 # 生成y y = a * x + b # 转换为Tensor x = torch.from_numpy(x.astype(np.float32)) y = torch.from_numpy(y.astype(np.float32)) # 定义网络 net = Net() # 传输到GPU if torch.cuda.is_available(): x = x.cuda() y = y.cuda() net = net.cuda() # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005) # 定义损失函数 loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') # 最多优化20001次 for i in range(1, 20001, 1): # 向前传播 out = net.forward(x) # 计算损失 loss = loss_op(y, out) # 清空梯度（非常重要） optimizer.zero_grad() # 向后传播，计算梯度 loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() # 得到损失的numpy值 loss_numpy = loss.cpu().detach().numpy() if i % 1000 == 0: # 每1000次打印一下损失 print(i, loss_numpy) if loss_numpy < 0.00001: # 如果损失小于0.00001 # 打印参数 a = net.a.cpu().detach().numpy() b = net.b.cpu().detach().numpy() print(a, b) # 退出 exit() if __name__ == '__main__': main()pytorch的优点
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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