Pytorch使用介绍

　　Pytorch是一个开源深度学习框架，类似的框架还有TensorFlow, PaddlePaddle等。主要用来做深度学习模型训练和部署。

　　下面我们分为3个部分来介绍pytorch的基础结构和使用过程，在看之前需要了解深度学习相关的知识可以参考。王方浩：深度学习概念整理

　　深度学习需要的基础结构可以分为：网络模型和数据2个部分。

　　网络模型

　　先构建网络模型和Loss函数，然后通过反向传播对网络做训练找到Loss最小的参数，最后保存这些参数就得到了可以工作的深度学习模型。使用的时候只要读取训练好的模型，就可以在线工作了。

　　1. 构建网络

　　pytorch中的torch.nn集成了各种网络结构，可以非常方便的构建神经网络模型，例如

　　通过继承nn.Module来创建自定义的网络模型Net，并且一定要实现以下2个接口。接口，添加自定义的网络结构。接口，前向传播接口，输入数据得到模型预测的结果。

　　完善之后的例子为

　　输出的结果如下，Net网络模型包括2个卷积层和3个全连接层。

　　2. Loss函数

　　Loss函数用来衡量网络模型的输出结果和目标值之间的差距，torch.nn定义了多种不同的Loss函数，其中最常见的是nn.MSELoss，代表输出结果和目标值的均方误差。

　　得到的结果为

　　关于更多Loss函数的介绍可以参考Loss Functions

　　3. 反向传播和优化器

　　训练模型就是调整模型的参数，让Loss最小的过程。这个过程采用了反向传播技术，通过优化器让参数朝着Loss减少的方向调节。随机梯度下降（SGD）是最常用的优化器之一，最后通过Loss函数实现反向传播，更新参数。

　　更多关于优化器的介绍可以参考TORCH.OPTIM

　　数据

　　构建好网络之后，网络的输入是数据，pytorch同时提供了良好的数据接口，通过Dataset定义数据，通过DataLoader遍历访问数据。

　　1. 数据集（Dataset）

　　pytorch中集成了一些常用的数据集，同时用户也可以通过继承Dataset自定义数据集。

　　自定义数据集继承Dataset之后一定要实现以下2个接口接口，获取数据集的长度通过ID获取数据集中的一条数据

　　2. 数据加载器（DataLoaders）

　　通过数据加载器加载数据的好处有：批处理数据、打乱数据和并行加载数据。下面是DataLoaders的选项。

　　训练流程

　　准备好数据和网络之后，就可以开始训练模型了，训练的过程分为train和test，其中train做训练，test做验证。

　　训练的过程包括3个超参数Epochs - 迭代数据集的次数，也就是说对数据集进行了多少次迭代Batch Size - 一次训练的样本数Learning Rate - 学习率。 较小的值会导致学习速度变慢，而较大的值可能会导致训练过程中出现不可预测的行为。

　　上述训练对数据集进行了10次迭代，batchsize为64，并且打印每一步训练的Loss。

　　模型保存和加载

　　通过pytorch可以保存和加载训练好的模型。

　　在 PyTorch 中，torch.nn.Module 模型的可学习参数（即权重和偏差）包含在模型的参数中（通过 model.parameters() 访问）。state_dict 是一个 Python 字典对象，它保存了模型每一层的参数。

　　打印结果如下

　　通过state_dict 来保存和加载模型

　　也可以通过以下方式来保存加载完整模型

　　总结

　　至此，pytorch的基本使用就介绍完成了，可以看出结合深度学习网络pytorch提供了非常好用的接口，帮助我们创建网络、加载数据、训练和部署等，极大的提高了深度学习的效率，后面我们将结合具体的例子对pytorch的使用做一个介绍。

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