在pytorch中復(fù)制模型時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題如何解決-創(chuàng)新互聯(lián)

在pytorch中復(fù)制模型時(shí)出現(xiàn)問(wèn)題如何解決？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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直接使用

model2=model1

會(huì)出現(xiàn)當(dāng)更新model2時(shí)，model1的權(quán)重也會(huì)更新，這和自己的初始目的不同。

經(jīng)評(píng)論指出可以使用：

model2=copy.deepcopy(model1)

來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝，手上沒(méi)有pytorch環(huán)境，具體還沒(méi)測(cè)試過(guò)，誰(shuí)測(cè)試過(guò)可以和我說(shuō)下有沒(méi)有用。

原方法：

所有要使用模型復(fù)制可以使用如下方法。

torch.save(model, "net_params.pkl")
model5=Cnn(3,10)
model5=torch.load('net_params.pkl')

這樣編寫不會(huì)影響原始模型的權(quán)重

補(bǔ)充：pytorch模型訓(xùn)練流程中遇到的一些坑(持續(xù)更新)

要訓(xùn)練一個(gè)模型，主要分成幾個(gè)部分，如下。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

入門的話肯定是拿 MNIST 手寫數(shù)據(jù)集先練習(xí)。

pytorch 中有幫助我們制作數(shù)據(jù)生成器的模塊，其中有 Dataset、TensorDataset、DataLoader 等類可以來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)入口。

之前在 tensorflow 中可以用 dataset.from_generator() 的形式，pytorch 中也類似，目前我了解到的有兩種方法可以實(shí)現(xiàn)。

第一種就繼承 pytorch 定義的 dataset，改寫其中的方法即可。如下，就獲得了一個(gè) DataLoader 生成器。

class MyDataset(Dataset):
 def __init__(self, data, labels):
 self.data = data
 self.labels = labels
 def __getitem__(self, index):
 return self.data[index], self.labels[index]
 def __len__(self):
 return len(self.labels)
 
train_dataset = MyDataset(train_data, train_label)
train_loader = DataLoader(dataset = train_dataset,
 batch_size = 1,
 shuffle = True)

第二種就是轉(zhuǎn)換，先把我們準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成 pytorch 的變量(或者是 Tensor)，然后傳入 TensorDataset，再構(gòu)造 DataLoader。

X = torch.from_numpy(train_data).float()
Y = torch.from_numpy(train_label).float()
train_dataset = TensorDataset(X, Y)
 
train_loader = DataLoader(dataset = train_dataset,
 batch_size = 1,
 shuffle = True)
 #num_workers = 2)

模型定義

class Net(nn.Module):
 
 def __init__(self):
 super(Net, self).__init__()
 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
 self.conv2 = nn.Conv2d(6 ,16, 3)
 
 self.fc1 = nn.Linear(400, 120)
 self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
 self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
 def forward(self, x):
 relu = F.relu(self.conv1(x))
 x = F.max_pool2d(relu, (2, 2))
 x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
 x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
 x = F.relu(self.fc1(x))
 x = F.relu(self.fc2(x))
 x = self.fc3(x)
 
 return x 
 def num_flat_features(self, x):
 size = x.size()[1:] #除了batch_size之外的維度
 num_features = 1
 for s in size:
 num_features *= s
 return num_features

訓(xùn)練模型那么肯定要先定義一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如上定義一個(gè)前向傳播網(wǎng)絡(luò)。里面包含了卷積層、全連接層、較大池化層和 relu 非線性激活層(名字我自己取的)以及一個(gè) view 展開，把一個(gè)多維的特征圖平展成一維的。

其中nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)，第一個(gè)參數(shù)是輸入的深度，第二是輸出的深度，第三是卷積核的尺寸。

F.max_pool2d(input, (pool_size, pool_size))，第二個(gè)參數(shù)是池話

nn.Linear(in_features, out_features)

x.view是平展的操作，不過(guò)實(shí)際上相當(dāng)于 numpy 的 reshape，需要計(jì)算轉(zhuǎn)換后的尺寸。

損失函數(shù)定義

import torch.optim as optim
 
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

模型定義完之后，意味著給出輸入，就可以得到輸出的結(jié)果。那么就來(lái)比較 outputs 和 targets 之間的區(qū)別，那么就需要用到損失函數(shù)來(lái)描述。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
 
 running_loss = 0.0
 for i, data in enumerate(trainloader, 0):
 # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
 inputs, labels = data
 
 # zero the parameter gradients
 optimizer.zero_grad()
 
 # forward + backward + optimize
 outputs = net(inputs)
 loss = criterion(outputs, labels)
 loss.backward()
 optimizer.step()
 
 # print statistics
 running_loss += loss.item()
 if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
  print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
   (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
  running_loss = 0.0
 
print('Finished Training')

以上的代碼是官方教程中給出來(lái)的，我們要做的就是學(xué)習(xí)他的思路。

1.首先是 epoch 的數(shù)量為 2，每個(gè) epoch 都會(huì)歷遍一次整個(gè)訓(xùn)練集。在每個(gè) epoch 內(nèi)累積統(tǒng)計(jì) running_loss，每 2000 個(gè) batch 數(shù)據(jù)計(jì)算一次損失的平均值，然后 print 再重新將 running_loss 置為 0。

2.然后分 mini-batch 進(jìn)行訓(xùn)練，在每個(gè)計(jì)算每個(gè) mini-batch 的損失之前，都會(huì)將優(yōu)化器 optimizer 中的梯度清空，防止不同 mini-batch 的梯度被累加到一起。更新分成兩步：第一步計(jì)算損失函數(shù)，然后把總的損失分配到各個(gè)層中，即 loss.backward()，然后就使用優(yōu)化器更新權(quán)重，即 optimizer.step()。

保存模型

PATH = '...'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

爬坑總結(jié)

總的來(lái)說(shuō)流程就是上面那幾步，但自己做的時(shí)候就遇到了挺多問(wèn)題，最主要是對(duì)于其中張量傳播過(guò)程中的要求不清楚，導(dǎo)致出了不少錯(cuò)誤。

首先是輸入的數(shù)據(jù)，pytorch 默認(rèn)圖片的 batch 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)是（BATCH_SIZE, CHANNELS, IMG_H, IMG_W），所以要在生成數(shù)據(jù)時(shí)做一些調(diào)整，滿足這種 BCHW 的規(guī)則。

會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)一些某個(gè)矩陣或者張量要求的數(shù)據(jù)，例如 “RuntimeError: Expected object of scalar type Double but got scalar type Float for argument #2 ‘mat2'” 等錯(cuò)誤信息。

可以使用 x.double()，y.float()，z.long() 等方式轉(zhuǎn)換成他要求的格式。

RuntimeError: multi-target not supported。這個(gè)錯(cuò)誤出現(xiàn)在損失函數(shù)那個(gè)地方，對(duì)于分類問(wèn)題肯定是優(yōu)先考慮交叉熵。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, labels.long())#報(bào)錯(cuò)的地方

當(dāng)我batch-size=1時(shí)這個(gè)地方不會(huì)報(bào)錯(cuò)，但是當(dāng)batch-size>1時(shí)就會(huì)報(bào)錯(cuò)。

查了別人的代碼，大家基本都是和官方教程里面寫的一樣，使用官方的 mnist 數(shù)據(jù)接口，代碼如下。一開始我是不愿意的，因?yàn)槟菢幼右馕吨赡軘?shù)據(jù)格式被封裝起來(lái)看不見，但是自己折騰成本比較高，所以還是試了，真香！

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data/',
    train=True,
    transform=transforms.ToTensor(),
    download=True)
train_loader = DataLoader(dataset = train_dataset,
  batch_size = 4,
  shuffle = True)

打印了一下從生成器中獲得數(shù)據(jù)，看一下 size，發(fā)現(xiàn)果然和我自己寫的不同。當(dāng) batch_size=4 時(shí)，數(shù)據(jù) data.size() 都是4*1*28*28，這個(gè)是相同的；但是 labels.size() 是不同的，我寫的是 one_hot 向量所以是 4*10，但它的是 4。

直接打印 labels 看看，果然，是單個(gè)指，例如 tensor([3, 2, 6, 2]) 這樣。

不過(guò)模型的 outputs 依然是 4*10，看來(lái)是 nn.CrossEntropyLoss() 這個(gè)函數(shù)自己會(huì)做計(jì)算，所以他才會(huì)報(bào)錯(cuò)說(shuō) multi-target not supported，因?yàn)?lables.size() 不對(duì)，原本只有一個(gè)數(shù)字，但現(xiàn)在是10個(gè)數(shù)字，相當(dāng)于被分配了10個(gè)屬性，自然就報(bào)錯(cuò)啦。

所以稍微修改了自己寫的生成器之后，就沒(méi)問(wèn)題了。

不過(guò)，如果想要更自由的調(diào)用數(shù)據(jù)，還是需要對(duì)對(duì)象進(jìn)行一些方法的重載，使用 pytoch 定義的 DataLoader，用 enumerate，就會(huì)把所有的數(shù)據(jù)歷遍一次，如果使用 iter() 得到一個(gè)可迭代對(duì)象之后 next()，并不可以像 tensorflow 那樣子生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

例如說(shuō)，如果使用如上的形式，DataLoader 得到的是一個(gè)生成器，python 中的生成器對(duì)象主要有 __next__ 和 __iter__ 等魔術(shù)方法決定。

__iter__ 方法使得實(shí)例可以如下調(diào)用，可以得到一個(gè)可迭代對(duì)象，iterable，但是如果不加也沒(méi)關(guān)系，因?yàn)楦匾氖?__next__ 類方法。

如下自己寫了 __next__ 方法之后就可以看到，原本會(huì)出現(xiàn)越界的現(xiàn)象不見了，可以循環(huán)的歷遍數(shù)據(jù)，當(dāng)然也可以想被注釋的那部分一樣，拋出 StopIteration 來(lái)終止。

a = A()
a_iter = iter(a)
class A():
 def __init__(self):
 self.list = [1,2,3]
 self.index = 0
 #def __getitem__(self, index):
 # return self.list[i]
 #def __iter__(self):
 # return self
 def __next__(self):
 #for i in range():
 if self.index >= len(self.list):
 #raise StopIteration 
 self.index = self.index%len(self.list)
 result = self.list[self.index]
 self.index += 1
 return result 
b = A() 
for i in range(20):
 print(next(b))

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