• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制

一、环境配置

1.1 安装环境

（1）本文使用Pytorch 的 CPU版本，安装过程比较简单。
在【官网】设置自己的配置，本文选用CPU版本，所以直接安装即可，下载时间比较久。


漫长的等待之后，安装好了：

打开jupyter notebook确认安装情况，如下图运行情况，表示已经安装好CPU版本的Pytorch

1.2 设置环境，开始本文内容

# 1. 设置环境
import sys
from datetime import datetime

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision

print("---------------------1.配置环境------------------")
print("Start time: ", datetime.today())
print("Pytorch version: " + torch.__version__)
print("Python version: " + sys.version)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

二、准备数据

使用dataset下载MNIST数据集，并划分好训练集与测试集。使用dataloader加载数据，并设置好基本的batch_size。

• 2.1 ⭐ torchvision.datasets.MNIST详解(Line4 & Line9)（文末有说明）
• 2.2 ⭐ torch.utils.data.DataLoader详解(Line16 & Line19)（文末有说明）
• 2.3 ⭐ squeeze()函数(Line37)（文末有说明）

# 2.1 导入数据 ：使用dataset下载MNIST数据集，并划分好训练集与测试集
print("---------------------2.1 导入数据------------------")
# torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，我们可以通过代码在线下载数据，这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。
train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', 
                                      train=True, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

test_ds  = torchvision.datasets.MNIST('data', 
                                      train=False, 
                                      transform=torchvision.transforms.ToTensor(), # 将数据类型转化为Tensor
                                      download=True)

# torch.utils.data.DataLoader是Pytorch自带的一个数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。
batch_size = 32
train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, 
                                       batch_size=batch_size, 
                                       shuffle=True)
test_dl  = torch.utils.data.DataLoader(test_ds, 
                                       batch_size=batch_size)

# 取一个批次查看数据格式
# 数据的shape为：[batch_size, channel, height, weight]
# 其中batch_size为自己设定，channel，height和weight分别是图片的通道数，高度和宽度。
imgs, labels = next(iter(train_dl))
imgs.shape

# 2.2 数据可视化
# squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），使用过这个函数后，结果为（5, ）。
print("---------------------2.2 数据可视化------------------")
import numpy as np

 # 指定图片大小，图像大小为20宽、5高的绘图(单位为英寸inch)
plt.figure(figsize=(20, 5)) 
for i, imgs in enumerate(imgs[:20]):
    # 维度缩减
    npimg = np.squeeze(imgs.numpy())
    # 将整个figure分成2行10列，绘制第i+1个子图。
    plt.subplot(2, 10, i+1)
    plt.imshow(npimg, cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')
    
#plt.show()  如果你使用的是Pycharm编译器，请加上这行代码

三、搭建网络结构

3.1 构建简单CNN网络
3.2 加载并打印模型

对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。

• nn.Conv2d为卷积层，用于提取图片的特征，传入参数为输入channel，输出channel，池化核大小
• nn.MaxPool2d为池化层，进行下采样，用更高层的抽象表示图像特征，传入参数为池化核大小
• nn.ReLU为激活函数，使模型可以拟合非线性数据
• nn.Linear为全连接层，可以起到特征提取器的作用，最后一层的全连接层也可以认为是输出层，传入参数为输入特征数和输出特征数（输入特征数由特征提取网络计算得到，如果不会计算可以直接运行网络，报错中会提示输入特征数的大小，下方网络中第一个全连接层的输入特征数为1600）
• nn.Sequential可以按构造顺序连接网络，在初始化阶段就设定好网络结构，不需要在前向传播中重新写一遍

# 3. 构建简单CNN网络
print("---------------------3.1 构建简单CNN网络------------------")
import torch.nn.functional as F

num_classes = 10  # 图片的类别数

class Model(nn.Module):
     def __init__(self):
        super().__init__()
         # 特征提取网络
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)  # 第一层卷积,卷积核大小为3*3
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)                  # 设置池化层，池化核大小为2*2
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3) # 第二层卷积,卷积核大小为3*3   
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) 
                                      
        # 分类网络
        self.fc1 = nn.Linear(1600, 64)          
        self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)
     # 前向传播
     def forward(self, x):
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))     
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))

        x = torch.flatten(x, start_dim=1)

        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
       
        return x
    
print("---------------------3.2 加载并打印模型------------------")
from torchinfo import summary
# 将模型转移到GPU中（我们模型运行均在GPU中进行）
model = Model().to(device)

summary(model)

Q：模块torchinfo导入错误
解决办法：

四、开始训练

4.1 设置超参数
4.2 ⭐ 编写训练函数（文末有说明）
4.3 编写测试函数
4.4 ⭐ 正式训练（文末有说明）

# 4. 训练模型
print("---------------------4.1 设置超参数------------------")
loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate = 1e-2 # 学习率
opt        = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learn_rate)

print("---------------------4.2 编写训练函数-----------------")
# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小，一共60000张图片
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目，1875（60000/32）

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率
    
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        
        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新
        
        # 记录acc与loss
        # (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()表示计算预测正确的样本数量，并将其作为一个标量值返回。
        # 这通常用于评估分类模型的准确率或计算分类问题的正确预测数量。
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
            
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

print("---------------------4.3 编写测试函数-----------------")
# 测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器。
def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小，一共10000张图片
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目，313（10000/32=312.5，向上取整）
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()

    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

print("---------------------4.4 正式训练-----------------")
epochs     = 5
train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []

for epoch in range(epochs):
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, opt)
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%，Test_loss:{:.3f}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss))
print('Done')

4.2 编写训练函数 中：

• pred.argmax(1) 返回数组 pred 在第一个轴（即行）上最大值所在的索引。这通常用于多类分类问题中，其中 pred 是一个包含预测概率的二维数组，每行表示一个样本的预测概率分布。
• (pred.argmax(1) == y)是一个布尔值，其中等号是否成立代表对应样本的预测是否正确（True 表示正确，False 表示错误）。
• .type(torch.float)是将布尔数组的数据类型转换为浮点数类型，即将 True 转换为 1.0，将 False 转换为 0.0。
• .sum()是对数组中的元素求和，计算出预测正确的样本数量。
• .item()将求和结果转换为标量值，以便在 Python 中使用或打印。
• (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()表示计算预测正确的样本数量，并将其作为一个标量值返回。这通常用于评估分类模型的准确率或计算分类问题的正确预测数量。

五、查看训练结果

print("---------------------5. 查看训练结果-----------------")
import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

六、总结

2.1 ⭐ torchvision.datasets.MNIST详解(Line4 & Line9)

torchvision.datasets是Pytorch自带的一个数据库，我们可以通过代码在线下载数据，这里使用的是torchvision.datasets中的MNIST数据集。

函数原型：

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

参数说明：

● root (string) ：数据地址
● train (string) ：True-训练集，False-测试集
● transform (callable, optional )：这里的参数选择一个你想要的数据转化函数，直接完成数据转化
● target_transform (callable,optional) ：接受目标并对其进行转换的函数/转换。
● download (bool,optional) : 如果为True，从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下。

Tip：设置数据集这里和Tensorflow有点不一样，Tensorflow是通过官方给的标签和图片（后续从文件夹导入图片集时，通过比例和数据集类型）来划分训练集、测试集，如：
（1）官方导入数据
（2）从文件夹导入数据集：

2.2 ⭐ torch.utils.data.DataLoader详解(Line4 & Line9)

torch.utils.data.DataLoader是Pytorch自带的一个数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。

函数原型：

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False, pin_memory_device=‘’)

参数说明：

• dataset(string) ：加载的数据集
• batch_size (int,optional) ：每批加载的样本大小（默认值：1）
• shuffle(bool,optional) : 如果为True，每个epoch重新排列数据。
• sampler (Sampler or iterable, optional) ： 定义从数据集中抽取样本的策略。 可以是任何实现了 len 的 Iterable。 如果指定，则不得指定 shuffle 。
• batch_sampler (Sampler or iterable, optional) ： 类似于sampler，但一次返回一批索引。与 batch_size、shuffle、sampler 和 drop_last 互斥。
• num_workers(int,optional) ： 用于数据加载的子进程数。 0 表示数据将在主进程中加载（默认值：0）。
• pin_memory (bool,optional) : 如果为 True，数据加载器将在返回之前将张量复制到设备/CUDA 固定内存中。 如果数据元素是自定义类型，或者collate_fn返回一个自定义类型的批次。
• drop_last(bool,optional) : 如果数据集大小不能被批次大小整除，则设置为 True 以删除最后一个不完整的批次。 如果 False 并且数据集的大小不能被批大小整除，则最后一批将保留。 （默认值：False）
• timeout(numeric,optional) : 设置数据读取的超时时间 ， 超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。（默认值：0）
• worker_init_fn(callable,optional) ： 如果不是 None，这将在步长之后和数据加载之前在每个工作子进程上调用，并使用工作 id（[0，num_workers - 1] 中的一个 int）的顺序逐个导入。 （默认：None）

2.3 ⭐ squeeze()函数(Line37)

squeeze()函数的功能是从矩阵shape中，去掉维度为1的。例如一个矩阵是的shape是（5, 1），使用过这个函数后，结果为（5, ）。

4.2 ⭐ 编写训练函数

1. optimizer.zero_grad()

函数会遍历模型的所有参数，通过内置方法截断反向传播的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。

2. loss.backward()

PyTorch的反向传播(即tensor.backward())是通过autograd包来实现的，autograd包会根据tensor进行过的数学运算来自动计算其对应的梯度。

• 具体来说，torch.tensor是autograd包的基础类，如果你设置tensor的requires_grads为True，就会开始跟踪这个tensor上面的所有运算，如果做完运算后使用tensor.backward()，所有的梯度就会自动运算，tensor的梯度将会累加到它的.grad属性里。
• 更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用loss.backward()后，会一层层的反向传播计算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad属性中。
• 如果没有进行tensor.backward()的话，梯度值将会是None，因此loss.backward()要写在optimizer.step()之前。

3. optimizer.step()

step()函数的作用是执行一次优化步骤，通过梯度下降法来更新参数的值。因为梯度下降是基于梯度的，所以在执行optimizer.step()函数前应先执行loss.backward()函数来计算梯度。

• 注意：optimizer只负责通过梯度下降进行优化，而不负责产生梯度，梯度是tensor.backward()方法产生的。

4.4 ⭐ 正式训练

1. model.train()

model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。

• 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差。对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。

2. model.eval()

model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。

• 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和Dropout，在测试时添加model.eval()。model.eval()是保证BN层能够用全部训练数据的均值和方差，即测试过程中要保证BN层的均值和方差不变。对于Dropout，model.eval()是利用到了所有网络连接，即不进行随机舍弃神经元。

• 训练完train样本后，生成的模型model要用来测试样本。在model(test)之前，需要加上model.eval()，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有BN层和Dropout所带来的的性质。