ソフトマックスと分類モデル
ゼロを達成ソフトマックス
import torch
import torchvision
import numpy as np
import sys
sys.path.append("/home/kesci/input")
import d2lzh1981 as d2l
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)
トレーニングデータとテストデータセットを取得
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, root='/home/kesci/input/FashionMNIST2065')
モデルの初期化パラメータ
num_inputs = 784
print(28*28)
num_outputs = 10
W = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, num_outputs)), dtype=torch.float)
b = torch.zeros(num_outputs, dtype=torch.float)
784
W.requires_grad_(requires_grad=True)
b.requires_grad_(requires_grad=True)
テンソル（[0、0、0、0、0、0、0、0、0、0]、requires_grad = TRUE）
次元的に操作する多次元テンソル
X = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(X.sum(dim=0, keepdim=True)) # dim为0，按照相同的列求和，并在结果中保留列特征
print(X.sum(dim=1, keepdim=True)) # dim为1，按照相同的行求和，并在结果中保留行特征
print(X.sum(dim=0, keepdim=False)) # dim为0，按照相同的列求和，不在结果中保留列特征
print(X.sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1，按照相同的行求和，不在结果中保留行特征
tensor([[5, 7, 9]])
tensor([[ 6],
[15]])
tensor([5, 7, 9])
tensor([ 6, 15])
定義されたソフトマックス操作
def softmax(X):
X_exp = X.exp()
partition = X_exp.sum(dim=1, keepdim=True)
# print("X size is ", X_exp.size())
# print("partition size is ", partition, partition.size())
return X_exp / partition # 这里应用了广播机制
X = torch.rand((2, 5))
X_prob = softmax(X)
print(X_prob, '\n', X_prob.sum(dim=1))
テンソル（[0.2253、0.1823、0.1943、0.2275、0.1706]、
[0.1588、0.2409、0.2310、0.1670、0.2024]）
テンソル（[1.0000、1.0000]）
ソフトマックス回帰モデル
def net(X):
return softmax(torch.mm(X.view((-1, num_inputs)), W) + b)
定義された損失関数
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])
y = torch.LongTensor([0, 2])
y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))
テンソル（[0.1000]、
[0.5000]]）
def cross_entropy(y_hat, y):
return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1)))
精度を定義
我々のモデルの訓練をモデル予測、我々はここで定義された正確なレートを使用する時期オーバーです。
def accuracy(y_hat, y):
return (y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()
print(accuracy(y_hat, y))#0.5
# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。该函数将被逐步改进：它的完整实现将在“图像增广”一节中描述
def evaluate_accuracy(data_iter, net):
acc_sum, n = 0.0, 0
for X, y in data_iter:
acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item()
n += y.shape[0]
return acc_sum / n
print(evaluate_accuracy(test_iter, net))#0.1445
トレーナー
num_epochs, lr = 5, 0.1
# 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size,
params=None, lr=None, optimizer=None):
for epoch in range(num_epochs):
train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0
for X, y in train_iter:
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y).sum()
# 梯度清零
if optimizer is not None:
optimizer.zero_grad()
elif params is not None and params[0].grad is not None:
for param in params:
param.grad.data.zero_()
l.backward()
if optimizer is None:
d2l.sgd(params, lr, batch_size)
else:
optimizer.step()
train_l_sum += l.item()
train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().item()
n += y.shape[0]
test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net)
print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f'
% (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc))
train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, batch_size, [W, b], lr)
エポック1、損失0.7851、0.750 ACC列車、0.791 ACC試験
エポック2、損失0.5704、0.814 ACC列車、0.810 ACC試験
エポック3、損失0.5258、0.825 ACC列車、0.819 ACC試験
エポック4、損失0.5014、0.832 ACC列車、テストACC 0.824
エポック5、損失0.4865、0.836 ACC電車、0.827 ACCテスト
モデルが予測
我々のモデルのトレーニングが終わった今、我々が持っている最後にトレーニングの正確なモデルが正確でないことを予測することができます。今、私たちは、画像を分類する方法を表示することができます。一連の画像（画像出力の3行目）を考えると、我々は彼らの真のラベル（テキスト出力の最初の行）とモデルの予測（テキスト出力の2行目）を比較します。
X, y = iter(test_iter).next()
true_labels = d2l.get_fashion_mnist_labels(y.numpy())
pred_labels = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(dim=1).numpy())
titles = [true + '\n' + pred for true, pred in zip(true_labels, pred_labels)]
d2l.show_fashion_mnist(X[0:9], titles[0:9])
ソフトマックス簡単に実現
# 加载各种包或者模块
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("/home/kesci/input")
import d2lzh1981 as d2l
print(torch.__version__)
初期化パラメータおよびデータ収集
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, root='/home/kesci/input/FashionMNIST2065')
ネットワークモデルの定義
num_inputs = 784
num_outputs = 10
class LinearNet(nn.Module):
def __init__(self, num_inputs, num_outputs):
super(LinearNet, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(num_inputs, num_outputs)
def forward(self, x): # x 的形状: (batch, 1, 28, 28)
y = self.linear(x.view(x.shape[0], -1))
return y
# net = LinearNet(num_inputs, num_outputs)
class FlattenLayer(nn.Module):
def __init__(self):
super(FlattenLayer, self).__init__()
def forward(self, x): # x 的形状: (batch, *, *, ...)
return x.view(x.shape[0], -1)
from collections import OrderedDict
net = nn.Sequential(
# FlattenLayer(),
# LinearNet(num_inputs, num_outputs)
OrderedDict([
('flatten', FlattenLayer()),
('linear', nn.Linear(num_inputs, num_outputs))]) # 或者写成我们自己定义的 LinearNet(num_inputs, num_outputs) 也可以
)
モデルの初期化パラメータ
init.normal_(net.linear.weight, mean=0, std=0.01)
init.constant_(net.linear.bias, val=0)
パラメータは含む：
テンソル（[0、0、0、0、0、0、0、0、0、0]、requires_grad = true）を
定義された損失関数
loss = nn.CrossEntropyLoss() # 下面是他的函数原型
# class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')
定義された最適化機能
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 下面是函数原型
# class torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False)
トレーニング
num_epochs = 5
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, None, None, optimizer)
エポック1、損失0.0031、0.751 ACC列車、0.795 ACC試験
エポック2、損失0.0022、0.813 ACC列車、0.809 ACC試験
エポック3、損失0.0021、0.825 ACC列車、0.806 ACC試験
エポック4、損失0.0020、0.833 ACC列車、テストACC 0.813
エポック5、損失0.0019、0.837 ACC電車、0.822 ACCテスト
