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【深度学习】13则PyTorch使用的小窍门

机器学习初学者 • 1 周前 • 27 次点击  
转载于:极市平台,知乎作者丨z.defying@知乎
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76459295

本文整理了13则PyTorch使用的小窍门,包括了指定GPU编号、梯度裁剪、扩展单张图片维度等实用技巧,能够帮助工作者更高效地完成任务。


目录

1、指定GPU编号
2、查看模型每层输出详情
3、梯度裁剪
4、扩展单张图片维度
5、one hot编码
6、防止验证模型时爆显存
7、学习率衰减
8、冻结某些层的参数
9、对不同层使用不同学习率
10、模型相关操作
11、Pytorch内置one hot函数
12、网络参数初始化
13、加载内置预训练模型

1、指定GPU编号

  • 设置当前使用的GPU设备仅为0号设备,设备名称为 /gpu:0os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
  • 设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为 /gpu:0/gpu:1os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ,根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。

指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。

2、查看模型每层输出详情

Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。

使用很简单,如下用法:

from torchsummary import summarysummary(your_model, input_size=(channels, H, W))

input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。

3、梯度裁剪(Gradient Clipping)

import torch.nn as nn
outputs = model(data)loss= loss_fn(outputs, target)optimizer.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)optimizer.step()

nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数:

  • parameters – 一个基于变量的迭代器,会进行梯度归一化
  • max_norm – 梯度的最大范数
  • norm_type – 规定范数的类型,默认为L2

@不椭的椭圆 提出:梯度裁剪在某些任务上会额外消耗大量的计算时间,可移步评论区查看详情。

4、扩展单张图片维度

因为在训练时的数据维度一般都是 (batch_size, c, h, w),而在测试时只输入一张图片,所以需要扩展维度,扩展维度有多个方法:

import cv2import torch
image = cv2.imread(img_path)image = torch.tensor(image)print(image.size())
img = image.view(1, *image.size())print(img.size())
# output:# torch.Size([h, w, c])# torch.Size([1, h, w, c])

import cv2import numpy as np
image = cv2.imread(img_path)print(image.shape)img = image[np.newaxis, :, :, :]print(img.shape)
# output:# (h, w, c)# (1, h, w, c)

或(感谢 @coldleaf 的补充)

import cv2import torch
image = cv2.imread(img_path)image = torch.tensor(image)print(image.size())
img = image.unsqueeze(dim=0) print(img.size())
img = img.squeeze(dim=0)print(img.size())
# output:# torch.Size([(h, w, c)])# torch.Size([1, h, w, c])# torch.Size([h, w, c])

tensor.unsqueeze(dim):扩展维度,dim指定扩展哪个维度。

tensor.squeeze(dim):去除dim指定的且size为1的维度,维度大于1时,squeeze()不起作用,不指定dim时,去除所有size为1的维度。

5、独热编码

在PyTorch中使用交叉熵损失函数的时候会自动把label转化成onehot,所以不用手动转化,而使用MSE需要手动转化成onehot编码。

import torchclass_num = 8batch_size = 4
def one_hot(label): """ 将一维列表转换为独热编码 """ label = label.resize_(batch_size, 1) m_zeros = torch.zeros(batch_size, class_num) # 从 value 中取值,然后根据 dim 和 index 给相应位置赋值 onehot = m_zeros.scatter_(1, label, 1) # (dim,index,value)
return onehot.numpy() # Tensor -> Numpy
label = torch.LongTensor(batch_size).random_() % class_num # 对随机数取余print(one_hot(label))
# output:[[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]

注:第11条有更简单的方法。

6、防止验证模型时爆显存

验证模型时不需要求导,即不需要梯度计算,关闭autograd,可以提高速度,节约内存。如果不关闭可能会爆显存。

with torch.no_grad():    # 使用model进行预测的代码    pass

感谢@zhaz 的提醒,我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下。

这是原回答:

Pytorch 训练时无用的临时变量可能会越来越多,导致 out of memory ,可以使用下面语句来清理这些不需要的变量。

官网 上的解释为:

Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible innvidia-smi. torch.cuda.empty_cache()

意思就是PyTorch的缓存分配器会事先分配一些固定的显存,即使实际上tensors并没有使用完这些显存,这些显存也不能被其他应用使用。这个分配过程由第一次CUDA内存访问触发的。

而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存,以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用,并且通过 nvidia-smi命令可见。注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。

对于不用的数据变量,Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。

更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。

7、学习率衰减

import torch.optim as optimfrom torch.optim import lr_scheduler
# 训练前的初始化optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1) # # 每过10个epoch,学习率乘以0.1
# 训练过程中for n in n_epoch: scheduler.step() ...

可以随时查看学习率的值:optimizer.param_groups[0]['lr']

还有其他学习率更新的方式:

1、自定义更新公式:

scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch:1/(epoch+1))

2、不依赖epoch更新学习率:

lr_scheduler.ReduceLROnPlateau()提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法,它的参数说明到处都可以查到。
提醒一点就是参数 mode='min' 还是'max',取决于优化的的损失还是准确率,即使用 scheduler.step(loss)还是scheduler.step(acc) 。

  8、冻结某些层的参数

参考:https://www.zhihu.com/question/311095447/answer/589307812

在加载预训练模型的时候,我们有时想冻结前面几层,使其参数在训练过程中不发生变化。

我们需要先知道每一层的名字,通过如下代码打印:

net = Network()  # 获取自定义网络结构for name, value in net.named_parameters():    print('name: {0},\t grad: {1}'.format(name, value.requires_grad))

假设前几层信息如下:

name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias,	 grad: True

后面的True表示该层的参数可训练,然后我们定义一个要冻结的层的列表:

no_grad = [    'cnn.VGG_16.convolution1_1.weight',    'cnn.VGG_16.convolution1_1.bias',    'cnn.VGG_16.convolution1_2.weight',    'cnn.VGG_16.convolution1_2.bias']

冻结方法如下:

net = Net.CTPN()  # 获取网络结构for name, value in net.named_parameters():    if name in no_grad:        value.requires_grad = False    else:        value.requires_grad = True

冻结后我们再打印每层的信息:

name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight,	 grad: Falsename: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias,	 grad: Falsename: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight,	 grad: Falsename: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias,	 grad: Falsename: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight,	 grad: Truename: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias,	 grad: True

可以看到前两层的weight和bias的requires_grad都为False,表示它们不可训练。

最后在定义优化器时,只对requires_grad为True的层的参数进行更新。

optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters()), lr=0.01)

  9、对不同层使用不同学习率

我们对模型的不同层使用不同的学习率。

还是使用这个模型作为例子:

net = Network()  # 获取自定义网络结构for name, value in net.named_parameters():    print('name: {}'.format(name))
# 输出:# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias

对 convolution1 和 convolution2 设置不同的学习率,首先将它们分开,即放到不同的列表里:

conv1_params = []conv2_params = []
for name, parms in net.named_parameters(): if "convolution1" in name: conv1_params += [parms] else: conv2_params += [parms]
# 然后在优化器中进行如下操作:optimizer = optim.Adam( [ {"params": conv1_params, 'lr': 0.01}, {"params": conv2_params, 'lr': 0.001}, ], weight_decay=1e-3,)

我们将模型划分为两部分,存放到一个列表里,每部分就对应上面的一个字典,在字典里设置不同的学习率。当这两部分有相同的其他参数时,就将该参数放到列表外面作为全局参数,如上面的`weight_decay`。

也可以在列表外设置一个全局学习率,当各部分字典里设置了局部学习率时,就使用该学习率,否则就使用列表外的全局学习率。

  10、模型相关操作

这个内容比较多,我写成了一篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187

  11、Pytorch内置one_hot函数

感谢@yangyangyang 补充:Pytorch 1.1后,one_hot可以直接用torch.nn.functional.one_hot

然后我将Pytorch升级到1.2版本,试用了下 one_hot 函数,确实很方便。

具体用法如下:

import torch.nn.functional as Fimport torch
tensor = torch.arange(0, 5) % 3 # tensor([0, 1, 2, 0, 1])one_hot = F.one_hot(tensor)
# 输出:# tensor([[1, 0, 0],# [0, 1, 0],# [0, 0, 1],# [1, 0, 0],# [0, 1, 0]])

F.one_hot会自己检测不同类别个数,生成对应独热编码。我们也可以自己指定类别数:

tensor =  torch.arange(0, 5) % 3  # tensor([0, 1, 2, 0, 1])one_hot = F.one_hot(tensor, num_classes=5)
# 输出:# tensor([[1, 0, 0, 0, 0],# [0, 1, 0, 0, 0],# [0, 0, 1, 0, 0],# [1, 0, 0, 0, 0],# [0, 1, 0, 0, 0]])

升级 Pytorch (cpu版本)的命令:conda install pytorch torchvision \-c pytorch

(希望Pytorch升级不会影响项目代码)

  12、网络参数初始化

神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节,会对模型的性能、收敛性、收敛速度等产生重要的影响。

以下介绍两种常用的初始化操作。

(1) 使用pytorch内置的torch.nn.init方法。

常用的初始化操作,例如正态分布、均匀分布、xavier初始化、kaiming初始化等都已经实现,可以直接使用。具体详见PyTorch 中 torch.nn.init 中文文档。

init.xavier_uniform(net1[0].weight)

(2) 对于一些更加灵活的初始化方法,可以借助numpy。

对于自定义的初始化方法,有时tensor的功能不如numpy强大灵活,故可以借助numpy实现初始化方法,再转换到tensor上使用。

for layer in net1.modules():    if isinstance(layer, nn.Linear): # 判断是否是线性层        param_shape = layer.weight.shape        layer.weight.data = torch.from_numpy(np.random.normal(0, 0.5, size=param_shape))         # 定义为均值为 0,方差为 0.5 的正态分布

  13、加载内置预训练模型

torchvision.models模块的子模块中包含以下模型:

  • AlexNet
  • VGG
  • ResNet
  • SqueezeNet
  • DenseNet

导入这些模型的方法为:

import torchvision.models as modelsresnet18 = models.resnet18()alexnet = models.alexnet()vgg16 = models.vgg16()

有一个很重要的参数为pretrained,默认为False,表示只导入模型的结构,其中的权重是随机初始化的。

如果pretrained 为 True,表示导入的是在ImageNet数据集上预训练的模型。

import torchvision.models as modelsresnet18 = models.resnet18(pretrained=True)alexnet = models.alexnet(pretrained=True)vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)

更多的模型可以查看:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-models/




    
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