深度学习和 pytorch 基础

• 了解了深度学习的发展历程
• 深知机器学习未来发展的趋势
• 了解到学习深度学习的必要性

• 了解了神经网络的大致结构层次
• 在大数据和人工智能时代，机器学习将让我们的生活变得更加便利
• 随着越来越智能化，人机大战危机逐渐令人担忧

• 学会了定义各种类型数据

import torch
# 一个数
x = torch.tensor(666)
print(x)

# 任意维度的数组
x = torch.ones(2,3,4)
print(x)

• 学会了定义各种操作以及进行正态分布的直方图模拟

from matplotlib import pyplot as plt

# 生成 1000 个随机数，并按照 100 个 bin 统计直方图
plt.hist(torch.randn(1000).numpy(), 100);

# 当数据非常非常多的时候，正态分布会体现的非常明显
plt.hist(torch.randn(10**6).numpy(), 100);

• 配置各项环境，初始化状态

!wget https://raw.githubusercontent.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning/master/res/plot_lib.py

import random
import torch
from torch import nn, optim
import math
from IPython import display
from plot_lib import plot_data, plot_model, set_default

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print('device: ', device)

# 初始化随机数种子
seed = 12345
random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)

N = 1000  # 每类样本的数量
D = 2  # 每个样本的特征维度
C = 3  # 样本的类别
H = 100  # 神经网络里隐层单元的数量

X = torch.zeros(N * C, D).to(device)
Y = torch.zeros(N * C, dtype=torch.long).to(device)
for c in range(C):
    index = 0
    t = torch.linspace(0, 1, N) # 在[0，1]间均匀的取10000个数，赋给t
    inner_var = torch.linspace( (2*math.pi/C)*c, (2*math.pi/C)*(2+c), N) + torch.randn(N) * 0.2
    
    # 每个样本的(x,y)坐标都保存在 X 里
    # Y 里存储的是样本的类别，分别为 [0, 1, 2]
    for ix in range(N * c, N * (c + 1)):
        X[ix] = t[index] * torch.FloatTensor((math.sin(inner_var[index]), math.cos(inner_var[index])))
        Y[ix] = c
        index += 1

print("Shapes:")
print("X:", X.size())
print("Y:", Y.size())

# visualise the data
plot_data(X, Y)

• 构建线性分类模型

learning_rate = 1e-3
lambda_l2 = 1e-5

# nn 包用来创建线性模型
# 每一个线性模型都包含 weight 和 bias
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(D, H),
    nn.Linear(H, C)
)
model.to(device) # 把模型放到GPU上

# nn 包含多种不同的损失函数，这里使用的是交叉熵（cross entropy loss）损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 这里使用 optim 包进行随机梯度下降(stochastic gradient descent)优化
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=lambda_l2)

# 开始训练
for t in range(1000):
    # 把数据输入模型，得到预测结果
    y_pred = model(X)
    # 计算损失和准确率
    loss = criterion(y_pred, Y)
    score, predicted = torch.max(y_pred, 1)
    acc = (Y == predicted).sum().float() / len(Y)
    print('[EPOCH]: %i, [LOSS]: %.6f, [ACCURACY]: %.3f' % (t, loss.item(), acc))
    display.clear_output(wait=True)

    # 反向传播前把梯度置 0 
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播优化 
    loss.backward()
    # 更新全部参数
    optimizer.step()

print(y_pred.shape)
print(y_pred[10, :])
print(score[10])
print(predicted[10])

# Plot trained model
print(model)
plot_model(X, Y, model)

• 构建双层神经网络分类

learning_rate = 1e-3
lambda_l2 = 1e-5

# 这里可以看到，和上面模型不同的是，在两层之间加入了一个 ReLU 激活函数
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(D, H),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(H, C)
)
model.to(device)

# 下面的代码和之前是完全一样的，这里不过多叙述
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=lambda_l2) # built-in L2

# 训练模型，和之前的代码是完全一样的
for t in range(1000):
    y_pred = model(X)
    loss = criterion(y_pred, Y)
    score, predicted = torch.max(y_pred, 1)
    acc = ((Y == predicted).sum().float() / len(Y))
    print("[EPOCH]: %i, [LOSS]: %.6f, [ACCURACY]: %.3f" % (t, loss.item(), acc))
    display.clear_output(wait=True)
    
    # zero the gradients before running the backward pass.
    optimizer.zero_grad()
    # Backward pass to compute the gradient
    loss.backward()
    # Update params
    optimizer.step()

# Plot trained model
print(model)
plot_model(X, Y, model)