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數(shù)據(jù)預(yù)處理

Variable

from torch.autograd import Variable

作用：自動(dòng)微分變量，用于構(gòu)建計(jì)算圖

網(wǎng)絡(luò)層定義

torch.nn.BatchNorm2d()

設(shè)尺寸為N*C*H*W，其中N代表batchsize，C表示通道數(shù)（例如RGB三通道），H，W分別表示feature map的寬高。

torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

• num_features：通道數(shù)，例如RGB為3
• eps：一個(gè)加至分母的參數(shù)，為提高計(jì)算穩(wěn)定性
• momentum：運(yùn)行中調(diào)整均值、方差的估計(jì)參數(shù)
• affine：當(dāng)設(shè)為true時(shí)，給定可以學(xué)習(xí)的系數(shù)矩陣\gammaγ和 \beta

torch.nn.Linear()

torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True, device=None, dtype=None)

• in_features:輸入的二維張量的大小
• out_features:輸出的二維張量的大小

torch.nn.Sequential()

self.conv4 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(64, 64, 2, 2, 0), torch.nn.BatchNorm2d(64), torch.nn.ReLU()#ReLU激活函數(shù)) self.mlp1 = torch.nn.Linear(2 * 2 * 64, 100)#torch.nn.Linear定義全連接層,conv4為2*2*64self.mlp2 = torch.nn.Linear(100, 10)

使用損失函數(shù)和優(yōu)化器的步驟

獲取損失：loss=loss_fuction(out,batch_y)

清空上一步殘余更新參數(shù)：opt.zero_grad()

誤差反向傳播：loss.backward()

將參數(shù)更新值施加到net的parmeter上：opt.step()

模型相關(guān)參數(shù)配置（使用argparse.ArgumentParser）

簡(jiǎn)介

argparse是一個(gè)Python模塊：命令行選項(xiàng)、參數(shù)和子命令解析器。

使用方法

創(chuàng)建解析器

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.')

添加參數(shù)

parser.add_argument('integers', metavar='N', type=int, nargs='+', help='an integer for the accumulator')

例如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，我們需要定義訓(xùn)練的初始學(xué)習(xí)率，并設(shè)置默認(rèn)值為0.00001，可通過以下代碼實(shí)現(xiàn)：

parser.add_argument('--learning-rate', '-l', metavar='LR', type=float, default=1e-5,help='Learning rate', dest='lr')

解析參數(shù)

args = parser.parse_args()

模型輸出

torch.max(out,1)[1]
output = torch.max(input, dim)

• input是softmax函數(shù)輸出的一個(gè)tensor
• dim是max函數(shù)索引的維度0/1，0是每列最大值，1是每行最大值

函數(shù)會(huì)返回兩個(gè)tensor，第一個(gè)tensor是每行的最大值；第二個(gè)tensor是每行最大值的索引。
（PS：第一個(gè)tensor value是不需要的，我們僅提取第二個(gè)tensor并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為array格式）
torch.max(out,1)[1].numpy()

網(wǎng)絡(luò)參數(shù)查看

model_dict=torch.load('D:\JetBrains\pythonProject\CMRI\CNN\CNN_Log') parameters=list(model_dict.named_parameters())

補(bǔ)充知識(shí)點(diǎn)

downsampling（向下采樣） & upsampling

down-sampling通過舍棄一些元素，實(shí)現(xiàn)圖像的縮放

在CNN中，匯合層（Pooling layer）通過max pooling 或average pooling等操作，使匯合后結(jié)果中一個(gè)元素對(duì)應(yīng)于原輸入數(shù)據(jù)的一個(gè)子區(qū)域，因此匯合操作實(shí)際上就是一種”降采樣“操作

up-sampling 可實(shí)現(xiàn)圖像的放大或分辨率的優(yōu)化等

常用方法：

• Bilinear（雙線性插值法）：只需要設(shè)置好固定的參數(shù)值即可，設(shè)置的參數(shù)就是中心值需要乘以的系數(shù)。
• Deconvolution（反卷積）：參考https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic
• Unpooling（反池化）：在反池化過程中，將一個(gè)元素根據(jù)kernel進(jìn)行放大，根據(jù)之前的坐標(biāo)將元素填寫進(jìn)去，其他位置補(bǔ)0

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Pytorch】常用函数功能介绍和注意事项的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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