pytorch人工神经网络基础：线性回归神经网络(nn.Module+nn.Sequential+nn.Linear+nn.init+optim.SGD)

企业开发 2023-04-06 13:38:02 阅读次数: 0

线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。

通常步骤为：

  1. 准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。
  2. 建立模型：根据线性方程设计模型。
  3. 配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。
  4. 训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。
  5. 测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。

神经网络算法的

1 准备工作

导入必要的库。

import torch
from torch import nn, optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

pytorch的所有操作都是依据张量的，尤其是自动计算梯度的操作不能和numpy数组运算。导入troch，可以使用pytorch的张量操作。

nn模块包含

  • Module(自定义模型的父类)
  • 层:比如Linear类（线性层类）以及卷积层等很多层类。
  • 损失函数：比如MSELoss类（均方误差损失函数）以及交叉熵损失函数等很多损失函数类。
  • init模块：可以用于初始化Module的可学习参数，比如线性模型中的w和b。

optim模块包含用于训练模型的优化函数类，比如SGD(随机梯度下降)。

2 准备数据

2.1 线性方程说明

线性回归方程的形式为:

y = w x + b 其 中 ： y , w , x , b 都 可 以 是 向 量 。 即 ： y = w 1 x 1 + w 2 x 2 + . . . + w n x n + b y=wx+b 其中：y,w,x,b都可以是向量。 即：y=w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n+b y=wx+b其中：y,w,x,b都可以是向量。即：y=w1​x1​+w2​x2​+...+wn​xn​+b

当x为二元向量，y为一元向量时： y = w 1 x 1 + w 2 x 2 + b y=w_1x_1+w_2x_2+b y=w1​x1​+w2​x2​+b

当x,y均为二元向量时，相当于基于同一组x向量，回归两个二元方程（当然y可以是多元的，相当于多个二元方程）。即：

y 1 = w 1 1 x 1 + w 1 2 x 2 + b 1 y 2 = w 2 1 x 1 + w 2 2 x 2 + b 2 y_1=w_11x_1+w_12x_2+b_1 \\ y_2=w_21x_1+w_22x_2+b_2 y1​=w1​1x1​+w1​2x2​+b1​y2​=w2​1x1​+w2​2x2​+b2​

本文取w=[[1,1],[0.5,0.8]], b=[[0.5],[1]]。即

y 1 = x 1 + x 2 + 0.5 y 2 = 0.5 x 1 + 0.8 x 2 + 1 y_1=x_1+x_2+0.5 \\ y_2=0.5x_1+0.8x_2+1 y1​=x1​+x2​+0.5y2​=0.5x1​+0.8x2​+1

2.2 生成训练数据(带标签的数据)

在神经网络中通常输入数据为拟研究对象的特征(比如对房价进行回归时，影响房价的因素：价格、位置、大小等等)。因此，训练数据通常叫做feature。结果作为数据标签叫做label，尤其是对分类问题，叫标签更容易理解。

为了方便，本文把feature数据命名为x_train,结果命名为y_train。

在pytorch中，当x为m元向量时，N个训练数据组成的张量x_train的shape通常约定为[N,m]。
同样y_train为n元向量时，N个y组成的y_train张量shape通常约定为[N,n]。

通过计算方程，加噪声的方法生成数据。

pytorch都是基于张量数据的，尤其是需要自动求梯度的操作是不能和numpy数组相互运算的，会出错。
数据的维度、形状尽可能和模型一致，比如，本文中x,y,w,b都以矩阵形式(虽然用向量有些操作并不会有问题)，避免出错。

N = 1000  #训练数据样本个数。
in_features = 2  #单个输入样本的变量个数。
out_features = 2  #单个输出的变量个数。

x_train = torch.randn(N,2)  #形状为（N,in_features）
w = torch.tensor([[1,1],[0.5,0.8]])  #注意形状和方程顺序相同
b = torch.tensor([0.5,1])  #注意形状为(out_features)，这样y可以用[email protected]+b计算
y_train = x_train@w.T+b  #形状为（N,out_features）
y_train += torch.randn(N,2)  #增加数据噪声


# matplotlib绘图查看生成数据
fig = plt.figure()  #创建matplotlib画布
ax3d = fig.add_subplot(projection="3d")  #创建3d坐标系
ax3d.scatter(x_train[:,0],x_train[:,1],y_train[:,0],c='orange')  #第一个方程生成的数据点，绘制散点图
ax3d.plot_trisurf(x_train[:,0],x_train[:,1],(x_train@w.T+b)[:,0])

在这里插入图片描述

3 建立模型

3.1 pytorch建立模型的一般方法

通常直接继承pytorch的Module类，添加神经网络层创建模型。一般形式为：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.layer1 = ...
        
    def forward(self,x):
        return self.layer1(x)

根据Net类创建的对象可以直接像函数一样调用。net=Net(), y=net(x),实现forward操作，也就是根据输入计算输出的计算。模型对象的parameters()函数可以获取自身所有对象的可学习参数，用于后续训练作为优化函数的输入。

Module类支持嵌套，事实上pytorch预定义的层，比如Linear也是Module。

3.2 nn.Linear线性层类

pytorch预定义了很多层，可以直接调用，线性层是最常用的一个。nn.Linear类可以定义一个线性函数对象。它把通过 y = x w T + b y=xw^T+b y=xwT+b，把输入x转换为输出y。

  • 构造函数：nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)
    • in_features：整数。输入x包含的变量个数。如果x有N个样本，则输入形状为(N,in_features)
    • out_features：整数。每个样本计算后输出的y长度。如果x有N个样本，则输出形状为(N,out_features)
    • bias：布尔值。是否设置偏置b。
  • Linear对象的参数
    • weight：可学习的参数。形状为(out_features,in_features)。创建对象的时候会自动初始化一个随机值。
    • bias：可学习的参数。形状为(out_features）。创建对象的时候会自动初始化一个随机值。

线性层对象可以像函数一样调用。即layer=nn.Linear(1,1); y=layer(x)

# nn.Linear用法示例

# 一元线性方程：in_features=1,out_features=1创建一元线性方程对象。

linear = nn.Linear(1,1) #创建输入为1元变量，输出也为1元变量的线性对象。

x = torch.tensor([2.])  #注意x必须是≥1维的浮点数张量。
y = linear(x)
print(y)

#通常数据样本会有多个，以(N,in_features)形式输入数据。注意x必须是浮点数。
x = torch.tensor([[2],[1],[3]],dtype=torch.float)  #（3,1）形状输入数据
y = linear(x)  #注意y的形状为(N,1)。
print(y.data)

#注意：x必须是至少一维的浮点数张量。不能是标量，不能是numpy数组，不能是整型张量。

tensor([-1.3209], grad_fn=<AddBackward0>)
tensor([[-1.3209],
        [-0.6011],
        [-2.0407]])

# 多元一次线性方程(in_features>1,out_features=1)

linear = nn.Linear(3,1,bias=False) #创建输入为3元变量，输出为1元变量的线性对象。
x=torch.arange(12,dtype=torch.float).reshape(4,3)  #输入样本包含4个元素，每个元素长度为3
y=linear(x)  #输出张量形状为(4,1),即4个元素，每个元素是一个值
print(y)

x=torch.ones(3,3,3) #输入样本形状为(3,3,3)
y=linear(x) #输出张量形状为(3,3,1)
print(y)

tensor([[0.5917],
        [2.0620],
        [3.5323],
        [5.0026]], grad_fn=<MmBackward0>)
tensor([[[0.4901],
         [0.4901],
         [0.4901]],

        [[0.4901],
         [0.4901],
         [0.4901]],

        [[0.4901],
         [0.4901],
         [0.4901]]], grad_fn=<UnsafeViewBackward0>)

## 多元一次方程组(in_features>1,out_features>1)

linear = nn.Linear(3,2)  #创建输入为3元变量，输出为2元变量的线性对象。即两个三元一次方程组成的方程组。
x = torch.ones(2,3)
y = linear(x)  #输出y的形状为(2,2)
print(y)

#根据weight和bias参数计算

print(x@linear.weight.T+linear.bias)
print(torch.mm(x,linear.weight.T)+linear.bias)


tensor([[ 1.0342, -0.9466],
        [ 1.0342, -0.9466]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
tensor([[ 1.0342, -0.9466],
        [ 1.0342, -0.9466]], grad_fn=<AddBackward0>)
tensor([[ 1.0342, -0.9466],
        [ 1.0342, -0.9466]], grad_fn=<AddBackward0>)

3.3 用nn.Linear创建线性模型

直接继承nn.Module可以创建神经网络模型，还可以用nn.Sequential创建模型，nn.Linear本身也是个模型，单层网络可以直接用nn.Linear。

3.3.1 继承nn.Module建立模型

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features): #两个参数是用于线性层创建
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(in_features, out_features)  #注意必须是模型的成员，才能获取parameter
        
    def forward(self, x):
        return self.layer1(x)
    
# 简单试验模型
x = torch.ones(1,2)  #1个样本
net = Net(2,2)
y = net(x)
print(y)

tensor([[0.1891, 0.7207]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

3.3.2 应用nn.Sequential建立模型

nn.Sequential是一个把Module包装成类似顺序字典的容器。可以用类似字典或列表的方式创建模型。创建的Sequential对象包含Module的所有功能。

nn.Sequential三种创建方式：

# 方法一
# 层对象按顺序当做Sequential参数
net = nn.Sequential(nn.Linear(2,2))

# 同时传入多个层(线性层、卷积层等都ok)也是可以的
net1 = nn.Sequential(nn.Linear(1,1),
                    nn.Linear(1,2))

# 方法二
# 用OrderedDict作为参数创建
from collections import OrderedDict
net = nn.Sequential(OrderedDict([
    ['layer1',nn.Linear(2,2)],
    ['layer2',nn.Linear(1,2)]
]))

# 方法三
# 动态添加层
net = nn.Sequential()
net.add_module('layer1',nn.Linear(1,1))
net.add_module('layer2',nn.Linear(2,1))

### 3.3.3 用nn.Module还是nn.Sequential

nn.Sequential继承自Module，像pytorch预定义的层一样，nn.Sequential可以直接作为模型使用，也可以作为层嵌套在Module中（通常对于复杂的模型非常有用）。

class Net(nn.Module):
def init(self, in_features, out_features):
super().init()
self.layer1 = nn.Sequentail(Linear(1,1))

def forward(self, x):
    return self.layer1(x)

3.3.3 创建线性模型

本文模型是一个非常简单的单层线性模型，用net=nn.Linear(2,2)创建模型对象也是ok的。但是通常模型都不是这样的，所以我们一般也不这么做。在这里我们还是使用Module类定义：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.layer1=nn.Linear(in_features, out_features)
        
    def forward(self,x):
        return self.layer1(x)
    
net = Net(in_features, out_features)  #创建神经网络对象

4 配置模型

训练模型前还需要:

  1. 初始化模型参数
  2. 定义损失函数(即优化目标)
  3. 定义优化方法(更新可学习参数的方法)
  • nn.init模块中包含了常数、随机数等初始化参数的方法。
  • nn模块中包含了很多常用的损失函数，比如均方误差、交叉熵等。
  • optim模块中包含了很多常用的优化方法，比如随机梯度下降方法。
nn.init.normal_(net.layer1.weight, mean=0, std=0.01)  #正态分布随机数初始化线性层权重
nn.init.constant_(net.layer1.bias, 0)  #常数初始化偏置项。net.layer1.bias.data.fill_(0)也ok
mseloss = nn.MSELoss()  #均方误差对象作为损失函数
sgd = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)  #用随机梯度下降对象作为优化函数。

5 训练模型

训练模型通常采用循环迭代如下步骤完成：

  1. 前向传播，根据输入数据预测输出数据
  2. 反向传播，计算梯度
  3. 优化，更新参数
  4. 清零梯度数据
for epoch in range(1001):
    y_predict = net(x_train) #前向传播，自动调用Module的forward方法
    loss = mseloss(y_predict, y_train)  #计算损失函数
    loss.backward() #反向传播
    sgd.step() #更新参数(weight和bias)
    sgd.zero_grad() #清零梯度数据
    
    np.set_printoptions(precision=2)
    if(epoch%100==0):
        print(f"epoch:{epoch}, loss:{loss:.2f}, weight:{net.layer1.weight.data.numpy()}, bias:{net.layer1.bias.data.numpy()}")

epoch:0, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:100, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:200, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:300, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:400, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:500, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:600, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:700, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:800, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:900, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]
epoch:1000, loss:1.03, weight:[[0.97 1.03]
 [0.49 0.84]], bias:[0.51 0.99]

训练好的模型可以用于预测，即根据未知结果的x计算预测y。由于我们已知线性回归的系数。这里就不在预测了。

6 完整代码

import torch
from torch import nn, optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成训练数据

N = 1000  #训练数据样本个数。
in_features = 2  #单个输入样本的变量个数。
out_features = 2  #单个输出的变量个数。

x_train = torch.randn(N, 2)  #形状为（N,in_features）
w = torch.tensor([[1, 1], [0.5, 0.8]])  #注意形状和方程顺序相同
b = torch.tensor([0.5, 1])  #注意形状为(out_features)，这样y可以用[email protected]+b计算
y_train = x_train @ w.T + b  #形状为（N,out_features）
y_train += torch.randn(N, 2)  #增加数据噪声

#创建模型


class Net(nn.Module):

    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(in_features, out_features)

    def forward(self, x):
        return self.layer1(x)


net = Net(in_features, out_features)  #创建神经网络对象

#配置模型

nn.init.normal_(net.layer1.weight, mean=0, std=0.01)  #正态分布随机数初始化线性层权重
nn.init.constant_(net.layer1.bias,
                  0)  #常数初始化偏置项。net.layer1.bias.data.fill_(0)也ok
mseloss = nn.MSELoss()  #均方误差对象作为损失函数
sgd = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)  #用随机梯度下降对象作为优化函数。

#训练模型

for epoch in range(1001):
    y_predict = net(x_train)  #前向传播，自动调用Module的forward方法
    loss = mseloss(y_predict, y_train)  #计算损失函数
    loss.backward()  #反向传播
    sgd.step()  #更新参数(weight和bias)
    sgd.zero_grad()  #清零梯度数据

    np.set_printoptions(precision=2)
    if (epoch % 100 == 0):
        print(
            f"epoch:{epoch}, loss:{loss:.2f}, weight:{net.layer1.weight.data.numpy()}, bias:{net.layer1.bias.data.numpy()}"
        )

epoch:0, loss:2.92, weight:[[0.04 0.03]
 [0.02 0.02]], bias:[0.01 0.03]
epoch:100, loss:1.04, weight:[[0.96 0.91]
 [0.48 0.74]], bias:[0.48 0.97]
epoch:200, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.79]], bias:[0.51 1.03]
epoch:300, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:400, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:500, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:600, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:700, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:800, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:900, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]
epoch:1000, loss:1.03, weight:[[1.01 0.98]
 [0.52 0.8 ]], bias:[0.51 1.03]

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