LLIS寒假学习(3)：动手学深度学习(pytorch版)：线性回归的简洁实现解读

强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，我们可以使用PyTorch更方便地实现线性回归的训练。

生成数据集

%matplotlib inline                          #设置作图嵌入显示
import torch                                                         
from IPython import display
from matplotlib import pyplot as plt		#用于作图
import numpy as np
import random								#导入随机模块

#我们同样生成与上节中相同的数据集，这段代码不再赘述
num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)), dtype=torch.float)
labels = true_w[0] * features[:, 0] + true_w[1] * features[:, 1] + true_b
labels += torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, size=labels.size()), dtype=torch.float)

读取数据

import torch.utils.data as Data #PyTorch提供了data包来读取数据。由于data常用作变量名，我们将导入的data模块用Data代替

batch_size = 10
# 将训练数据的特征和标签组合
dataset = Data.TensorDataset(features, labels)
# 随机读取小批量
data_iter = Data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True)

有关torch.utils.data包的详情，可见：添加链接描述。

定义模型

PyTorch提供了大量预定义的层，这使我们只需关注使用哪些层来构造模型。下面将介绍如何使用PyTorch更简洁地定义线性回归。
首先，导入torch.nn模块。实际上，“nn”是neural networks（神经网络）的缩写。顾名思义，该模块定义了大量神经网络的层。之前我们已经用过了autograd，而nn就是利用autograd来定义模型。nn的核心数据结构是Module，它是一个抽象概念，既可以表示神经网络中的某个层（layer），也可以表示一个包含很多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰写自己的网络/层。一个nn.Module实例应该包含一些层以及返回输出的前向传播（forward）方法。下面先来看看如何用nn.Module实现一个线性回归模型。

class LinearNet(nn.Module):
	#super调用nn.Module同名方法
    def __init__(self, n_feature):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(n_feature, 1)
    # forward 定义前向传播
    def forward(self, x):
        y = self.linear(x)
        return y

net = LinearNet(num_inputs)
print(net) # 使用print可以打印出网络的结构

关于python中super函数的使用方法，可见：添加链接描述
输出：

LinearNet(
  (linear): Linear(in_features=2, out_features=1, bias=True)
)

事实上我们还可以用nn.Sequential来更加方便地搭建网络，Sequential是一个有序的容器，网络层将按照在传入Sequential的顺序依次被添加到计算图中。

# 写法一
net = nn.Sequential(
    nn.Linear(num_inputs, 1)
    # 此处还可以传入其他层
    )

# 写法二
net = nn.Sequential()
net.add_module('linear', nn.Linear(num_inputs, 1))
# net.add_module ......

# 写法三
from collections import OrderedDict
net = nn.Sequential(OrderedDict([
          ('linear', nn.Linear(num_inputs, 1))
          # ......
        ]))

print(net)
print(net[0])

输出：

Sequential(
  (linear): Linear(in_features=2, out_features=1, bias=True)
)
Linear(in_features=2, out_features=1, bias=True)

在后续的学习中，层数较多的情况下，sequential是很常用，很方便的。

可以通过net.parameters()来查看模型所有的可学习参数，此函数将返回一个生成器。

	for param in net.parameters():
    print(param)

输出：

Parameter containing:
tensor([[-0.0277,  0.2771]], requires_grad=True)#两个权重参数
Parameter containing:
tensor([0.3395], requires_grad=True)#偏差量

• 注意：torch.nn仅支持输入一个batch的样本不支持单个样本输入，如果只有单个样本，可使用input.unsqueeze(0)来添加一维。

初始化模型参数

在使用net前，我们需要初始化模型参数，如线性回归模型中的权重和偏差。PyTorch在init模块中提供了多种参数初始化方法。这里的init是initializer的缩写形式。我们通过**init.normal_**将权重参数每个元素初始化为随机采样于均值为0、标准差为0.01的正态分布。偏差会初始化为零。

from torch.nn import init

init.normal_(net.linear.weight, mean=0, std=0.01)
init.constant_(net.linear.bias, val=0)  # 也可以直接修改bias的data: net.linear.bias.data.fill_(0)

定义损失函数

PyTorch在nn模块中提供了各种损失函数，这些损失函数可看作是一种特殊的层，PyTorch也将这些损失函数实现为nn.Module的子类。我们现在使用它提供的均方误差损失作为模型的损失函数。

loss = nn.MSELoss()

定义优化算法

torch.optim模块提供了很多常用的优化算法比如SGD（小批量随机梯度下降算法）、Adam和RMSProp【在第七章优化算法中均有详细介绍】等。下面我们创建一个用于优化net所有参数的优化器实例，并指定学习率为0.03的SGD为优化算法。

import torch.optim as optim

optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)
print(optimizer)

输出：

SGD (
Parameter Group 0
    dampening: 0
    lr: 0.03
    momentum: 0
    nesterov: False
    weight_decay: 0
)

• 有关optim.SGD详细介绍可见：添加链接描述
  有关optim优化神经网络以及优化器的选择，可见：添加链接描述

我们还可以为不同子网络设置不同的学习率，这在finetune时经常用到。例：

optimizer =optim.SGD([
                # 如果对某个参数不指定学习率，就使用最外层的默认学习率
                {
    
    'params': net.subnet1.parameters()}, # lr=0.03
                {
    
    'params': net.subnet2.parameters(), 'lr': 0.01}
            ], lr=0.03)

有时候我们不想让学习率固定成一个常数，那如何调整学习率呢？主要有两种做法。一种是修改optimizer.param_groups中对应的学习率，另一种是更简单也是较为推荐的做法——新建优化器，由于optimizer十分轻量级，构建开销很小，故而可以构建新的optimizer。但是后者对于使用动量的优化器（如Adam），会丢失动量等状态信息，可能会造成损失函数的收敛出现震荡等情况。

# 调整学习率
for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group['lr'] *= 0.1 # 学习率为之前的0.1倍

训练模型

在使用Gluon训练模型时，我们通过调用optim实例的step函数来迭代模型参数。按照小批量随机梯度下降的定义，我们在step函数中指明批量大小，从而对批量中样本梯度求平均。

num_epochs = 3
for epoch in range(1, num_epochs + 1):
    for X, y in data_iter:
        output = net(X)
        l = loss(output, y.view(-1, 1))#view设置形状
        optimizer.zero_grad() # 梯度清零，等价于net.zero_grad()
        l.backward()
        optimizer.step()
    print('epoch %d, loss: %f' % (epoch, l.item()))

下面我们分别比较学到的模型参数和真实的模型参数。我们从net获得需要的层，并访问其权重（weight）和偏差（bias）。学到的参数和真实的参数很接近。

dense = net[0]
print(true_w, dense.weight)
print(true_b, dense.bias)

输出：

[2, -3.4] tensor([[ 1.9999, -3.4005]])
4.2 tensor([4.2011])

小结

• 使用PyTorch可以更简洁地实现模型。
• torch.utils.data模块提供了有关数据处理的工具，torch.nn模块定义了大量神经网络的层，torch.nn.init模块定义了各种初始化方法，torch.optim模块提供了很多常用的优化算法。

这次的博客需要解释的内容比较少，原书其实写的很清楚，原书地址 基本上作了一个搬运工的角色，另外还有一些补充的博客内容也都做了地址，可以拓展查看。

这次博客就写到这里，水平有限，有不严谨或错误的地方，请指出，谢谢！