pytorch相关知识（BN、dropoutput+模型加载+损失函数）

一、在模型测试的时候，前面会使用：

model.eval() 语句

但是如果不写运行也会正确，因为这个方法是针对在训练网络和测试时采用不同的情况来进行的

如：Batch Normalization 和Dropout

1、Batch Normalization (BN)

主要是针对网络的中间每一层进行批归一化处理，并且使用变换结构（Batch Normalizing Transform）保证每层所提取的特征分布不会被破坏。

在训练时是针对每个mini-batch的，但是测试却是针对单张图片的，不存在minibatch的概念，由于网络训练完毕后参数都是固定的，因此每个批次的均值和方差都是不变的，因此直接结算所有的Batch的均值和方差。

因此，所有Batch Normalization的训练和测试时的操作不同

2、Dropout

Dropout能够克服Overfitting,在每个批次的训练中，通过忽略一般的特征检测器，可以明显减少过拟合现象。

在训练中，每个隐层神经元先乘概率P，然后再进行激活

在测试中，所有的神经元先进行激活，然后每个隐层神经元的输出乘以概率p

二、pytorch的模型加载

1、pyTorch中有个包torchvision，其主要由3个子包组成：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms

其中，torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型。

2、下载和构建

代码：

import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)
squeezenet = models.squeezenet1_0(pretrained=True)

预训练模型期望的输入是RGB图像的mini-batch：(batch_size, 3, H, W)，并且H和W不能低于224。图像的像素值必须在范围[0,1]间，并且用均值mean=[0.485, 0.456, 0.406]和方差std=[0.229, 0.224, 0.225]进行归一化。

三、损失函数

损失函数、优化器是神经网络模型的两个必要的参数。

损失函数是用于计算标签值和预测值之间的差异，典型的有（距离向量、绝对值向量）平方差、均方差（多维空间中）

Pytorch中的损失函数

3.1、 nn.L1Loss()

取预测值和真实值的绝对误差的平均数。

代码：criterion=nn.L1Loss() loss=criterion(sample,targe) print(loss)

3.2、nn.SmoothL1Loss()

SmoothL1Loss也叫做Huber loss，其误差在（-1,1）上是平方误差，其他情况是L1损失

代码：criterion=nn.SmoothL1Loss() loss=criterion(sample,target) print(loss)

3.3、NN.BCELoss()

二分类用的交叉熵函数，计算公式比较复杂

代码：criterion=nn.BCELoss()

3.4 nn.MSELoss()

平方损失函数，计算预测值和真实值之间的平方和的平均数

{%}

代码：ｃｒｉterion=nn.MSELoss()

3.5 nn.CrossEntropyLoss

交叉熵损失函数，　　　　该公式用的比较多，如在图像分类神经网络模型中

{%}

ｃｒｉｔerion=nn.CrossEntropyLoss() losss=criterion(sample,target) print(loss)

注意：此函数是用于图像的识别和验证的，对于输入的参数有格式的要求

４．６、　ｎｎ.LLLoss()

负对数死然后损失函数（Ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｌｏｇ LIkelihood）

{%}

在前面接上一个 LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。注意这里的 xlabel 和上个交叉熵损失里的不一样，这里是经过 log 运算后的数值。这个损失函数一般也是用在图像识别模型上。

代码：

criterion = F.nll_loss()
loss = criterion(sample, target)
print(loss)
loss=F.nll_loss(sample,target)

注意：Nn.NLLLoss 和 nn.CrossEntropyLoss 的功能是非常相似的！通常都是用在多分类模型中，实际应用中我们一般用 NLLLoss 比较多。

４．７　ｎｎ.NLLLoss2d

和上面类似，只是多了几个维度，一般用在图片上

input, (N, C, H, W)
target, (N, H, W)

比如用全卷积网络做分类时，最后图片的每个点都会预测一个类别标签

代码：ｃｒｉterion=nn.NLLLoss2d()

使用有格式要求

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