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PyTorch|Dataset与DataLoader使用、构建自定义数据集

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一、Transforms

数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。Transforms是对数据的特征和标签等进行变换，使其满足神经网络的输入要求。Transforms函数一般是在Dataset中定义好，然后通过get_item应用。

• transform：修改特征
• target_transform：修改标签

FashionMNIST数据集为PILlmage格式，标签为整数。神经网络的训练需要将特征归一化张量，标签是单热编码张量。为了进行这些转换，我们使用ToTensor和Lambda：

• ToTensor将PIL图像或NumPy数组转换为FloatTensor，并在范围内缩放图像的像素强度值[0,1]。
• Lambda变换应用于任何用户定义的Lambda函数。这里定义了一个函数来将整数转换为一个独热编码张量。它首先创建一个大小为10的零张量(我们数据集中的标签数量)，并调用scatter_，它在标签y给出的索引上赋值1。

import torch
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda

ds = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
    target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(0, torch.tensor(y), value=1))

二、构建神经网络模型

神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。torch nn命名空间提供了构建自己的神经网络所需的所有构建块。PyTorch中的每个模块都是n. module的子类。

构建一个神经网络来对FashionMNIST数据集中的图像进行分类：

导入相关库：

import os
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms

确定训练的设备：

device = (
    "cuda"
    if torch.cuda.is_available()
    else "mps"
    if torch.backends.mps.is_available()
    else "cpu"
)
print(f"Using {device} device")

定义分类模型网络：
所有的层、网络、模型都需要继承自nn.Module父类，并且通常需要定义两个方法：

• init方法：创建子模块，初始化神经网络层
• forward方法：对输入数据的前向运算

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__() #调用父类init方法
        
        self.flatten = nn.Flatten() 
        # 线性relu堆叠模块
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential( #串联模块
            nn.Linear(28*28, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x) #维度展开，铺平
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

调用分类网络：

model = NeuralNetwork().to(device)
print(model)

使用分类网络：

X = torch.rand(1, 28, 28, device=device)
logits = model(X)
pred_probab = nn.Softmax(dim=1)(logits) 
y_pred = pred_probab.argmax(1)
print(f"Predicted class: {y_pred}")

三、模型分层

（一）模型输入

采用3张大小为28x28的图像的样本minibatch输入到网络中：

input_image = torch.rand(3,28,28) #随机生成一个维度为(3,28,28)的张量
print(input_image.size())

输入张量的大小：

（二）nn.Flatten

从start_dim维度到end_dim维度进行铺平，默认从第一维到最后一维（最终只保留第0维和其他维共两个维度）

调用flatten之后维度就从3x28x28转换为了3x784：

flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.size())

（三）nn.Linear

nn.Linear包含输入维度、输出维度、偏置、设备、类型等参数，Linear层还包括weight和bias属性。

将维度为[3,784]的数据输入到线性层中，返回输出维度为[3,20]。

layer1 = nn.Linear(in_features=28*28, out_features=20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.size())

（四）非线性激活函数nn.ReLU

print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
print(f"After ReLU: {hidden1}")

（五）nn.Sequential

nn.Sequential是一个关于模块的堆叠容器。

seq_modules = nn.Sequential(
    flatten,
    layer1,
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 10)
)
input_image = torch.rand(3,28,28)
logits = seq_modules(input_image)

（六）nn.Softmax

实例归一化：

softmax = nn.Softmax(dim=1)
pred_probab = softmax(logits)

（七）模型参数

print(f"Model structure: {model}\n\n")

for name, param in model.named_parameters():
    print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]} \n")

由于第1层和第3层是relu函数，不含参数，所以不会打印出来。

四、nn.Module源码

（一）init函数

默认情况下training=True

（二）register_buffer函数

神经网络中的“buffer”： 通常指代在网络中的某些层或操作中存储或缓存的临时数据。这些缓冲区可以在网络的前向传播和反向传播过程中被使用，以帮助网络进行参数更新和计算梯度。例如：

• Batch Normalization 中的均值和方差： 在批量归一化层中，通常会在训练过程中计算每个批次的输入数据的均值和方差，并将它们存储在缓冲区中。这些均值和方差用于标准化输入数据，以便提高网络的训练效果。
• 滑动平均（Exponential Moving Average，EMA）： 在一些优化算法（如 Momentum、Adam 等）中，会使用滑动平均来估计参数的移动均值，以稳定优化过程。这些移动均值通常存储在缓冲区中，并在每次迭代中更新。
• 卷积层的权重和偏置： 在卷积神经网络中，卷积层的权重和偏置通常存储在缓冲区中。这些参数在网络的训练过程中被更新，并在前向传播和反向传播中被使用。
• 循环神经网络（RNN）中的隐藏状态： 在循环神经网络中，隐藏状态通常被存储在缓冲区中，并在每个时间步被更新。这些隐藏状态在网络的每个时间步被传递和使用。

register_buffer函数的作用： 定义一组参数，该组参数在模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分被保存。

（三）register_parameter函数

Parameter和Buffer的区分：

• 模型中需要进行更新的参数注册为Parameter，不需要进行更新的参数注册为buffer
• 模型保存的参数是 model.state_dict() 返回的 OrderDict
• 模型进行设备移动时，模型中注册的参数(Parameter和buffer)会同时进行移动

register_parameter函数主要用于注册一个可训练更新的参数： 将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter，并将这个parameter绑定到这个module里面，相当于变成了模型的一部分，成为了模型中可以根据训练进行变化的参数。

使用实例：

（四）add_module函数、register_module函数、get_submodule函数

add_module函数：往当前module中再去增加一个子模块，这个子模块会加入到self._modules字典中

register_module函数：用于注册模块

get_submodule函数：用于获取当前模块中的子模块

（五）get_parameter函数、get_buffer函数

get_parameter函数：根据字符串获得对应的模型参数

get_buffer函数：根据字符串获得对应的buffer

（六）_apply函数和apply函数

_apply函数：

• 对所有的子模块调用某个function
• 对所有的参数调用某个function
• 对buffer变量调用某个function

apply函数：

• 在模型参数初始化时会用到apply函数，主要作用是递归的将某个function运用到子模块上
  

（七）cuda函数、xpu函数、cpu函数

cuda函数是将所有的模型参数及buffer变量移动到gpu上

xpu函数、cpu函数类似，是将所有的模型参数及buffer变量移动到xpu、cpu上

这三个函数本质上都是使用的_apply函数

（八）type函数、float函数、double函数、half函数、bfloat16函数

• type函数：将所有的参数、buffer都转化一个数据类型
• float函数、double函数、half函数、bfloat16函数都是实现对于浮点数的转换（都是转换函数，但是只针对浮点类型）

（九）to函数、to_empty函数

• to_empty函数：将当前模型中的参数、buffer都移动到一个设备上，但是不会拷贝存储空间
• to函数有许多种用法：
  

（十）__getattr__函数、parameters函数、buffers函数、modules函数

__getattr__函数中的所有_parameters、_buffers、_modules没有对子模块进行遍历，只会去对当前模块进行查找

而parameters函数、buffers函数及modules函数都是递归的，会返回当前module及子module的参数或者buffers。

（十一）_save_to_state_dict函数、state_dict函数、_load_from_state_dict函数、load_state_dict函数

• _save_to_state_dict函数：把当前module的所有参数及buffers放入一个字典中

• state_dict函数：对当前module及子module的所有参数及buffers放入一个字典中

• _load_from_state_dict函数：从一个state_dict中得到参数及buffers中然后载入到当前的模型中

• load_state_dict函数：递归载入所有参数及buffers

（十二）train函数、eval函数

train函数：参数设置成true就说明已经将该模型设置为训练模式（包括子模块）

eval函数：将模型设置为评估模式，其实就是将train函数的参数设置为false

（十三）requires_grad_函数、zero_grad函数

自动微分是否需要在这些参数上记录操作，换句话说就是是否需要对这个模型记录导数值

zero_grad函数用于清理之前的累计梯度，在训练中一般不用对模型参数进行清理，优化器中会有用到。

参考：
PyTorch官方教程
7、深入剖析PyTorch nn.Module源码
8、深入剖析PyTorch的state_dict、parameters、modules源码