深度学习框架Pytorch入门与实践——读书笔记

2 快速入门

2.1 安装和配置

pip install torch
pip install torchvision

#IPython魔术命令
import torch as t
a=t.Tensor(3,4)
%timeit a.sum()  #检测某条语句的执行时间
%hist                  #查看输入历史

2.2.2 Autograd:自动微分

autograd.Variable是Autograd中的核心类。
Variable主要包含三个属性：

• data：保存Variable所包含的Tensor
• grad：保存data对应的梯度，grad也是个Variable，而不是Tensor，它和data的形状一样。
• grad_fn：指向一个Function对象，这个Function用来反向传播计算输入的梯度。

Autograd实现了反向传播功能，但是使用还略显复杂。torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
      def __init__(self):
         super(Net,self).__init__()
         self.conv1 = nn.Conv2d(1,6,5)
         self.conv2 = nn.Conv2d(6,16,5)
         self.fc1 = nn.Linear(16*5*5,120)
         self.fc2 = nn.Linear(120,84)
         self.fc3 = nn.Linear(84,10)
     def forward(self,x):
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)),(2,2))
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)),2)
        x = x.view(x.size()[0],-1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
net = Net()
print(net)

for name,parameters in net.named_parameters():
    print(name,':',parameters.size())

forward函数的输入和输出都Variable，只有Variable才具有自动求导功能，Tensor是没有的，需封装称Variable。
torch.nn只支持mini-batches，不支持一次只输入一个样本，即每次输入必为1个batch。如果只输入一个样本，则用input.unsqueeze(0)将batch_size设置为1.例如，nn.Conv2d输入必须为4维的，形如nSamplesnChannelsHeightWidth，可将nSample设置为1，即1nChannelsHeightWidth。

nn实现了神经网络中大多数的损失函数。例如nn.MESLoss用来计算均方误差，nn.CrossEntropyLoss用来计算交叉熵函数。

torchvision实现了常用的图像数据加载功能，例如Imagenet、CIFAR10、MNIST等，以及常用的数据转换操作。
CIFAR分类步骤：

• 使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集。
• 定义网络。
• 定义损失函数和优化器。
• 训练网络并更新网络参数
• 测试网络。
  CIFAR-10是一个常用的彩色图片数据集（http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。
  Dataset对象是一个数据集，可以按下标访问，返回形如（data，label）的数据。
  DataLoader是一个可迭代的对象，它将dataset返回的每一条数据样本拼接成一个batch，并提供多线程加速优化和数据打乱等操作。当程序对dataset的所有数据遍历完一遍后，对DataLoader也完成了一次迭代。
  所有的网络训练流程都类似：
• 输入数据
• 前向传播+反向传播
• 更新参数

3 Tensor和autograd

可以通过tensor.view方法来调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与源tensor共享内存，会发生联动。在实际应用中如果修改维度，需要使用sequeeze和unsqueeze两个函数。
resize为调整size的另一种方法，此方法可以修改tensor的尺寸。如果修改后的尺寸超过了原尺寸，会自动分配新的内存空间。如果修改后的尺寸小于原尺寸，则之前的数据依旧会保存。

gather是较为复杂的操作，对于一个二维tensor，输出的每个元素如下：

out[i][j] = input[index[i][j]][j] #dim=0
out[i][j] = input[i][index[i][j]] #dim=1

与gather相对应的逆操作为scatter_，gather把数据从input中按index取出，而scatter_是把取出的数据再放回去。scatter_函数是inplace操作。

out = input .gather(dim,index)  #---->近似逆操作
out = Tensor()
out.scatter_(dim,index)

https:///akari0216/article/details/108573648
PyTorch 0.2的高级索引一般不和原始的Tensor共享内存。
Tensor有不同的数据类型，每种类型分别对应CPU和GPU版本（HalfTensor除外）。默认的tensor是FloatTensor，可通过t.set_deault_tensor_type修改默认tensor类型（如果默认类型为GPU tensor，则所有操作都将在GPU上进行）。Tensor的类型对分析内存占用很有帮助。例如，一个size为（1000，1000，1000）的Float-Tensor，它有100010001000=10^9个元素，每个元素占32bit/8=4Byte内存，所以共占4GB内存/显存。HalfTensor是专门为GPU版本设计的，同样的元素个数，显存占用只有FloatTensor的一半，可以极大地缓解GPU显存不足的问题，但由于HalfTensor表示的数值和精度有限，所以容易出现溢出的问题。
tensor数据类型

各数据类型之间可以相互转换，type(new_type)是通用的做法，同时还有float、long、half等快捷方法。CPU tensor和GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu的方法实现。
常见的逐元素操作

归并操作

以上函数大多含有参数，dim的关联可以按下记忆。