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PyTorch trick 集锦

来源: 时间:2020-04-08
目录:
1.指定GPU编号
2.查看模型每层输出详情
3.梯度裁剪
4.扩展单张图片维度
5.one hot编码
6.防止验证模型时爆显存
7.学习率衰减
8.冻结某些层的参数
9.对不同层使用不同学习率
10.模型相关操作
11.Pytorch内置one hot函数
12.网络参数初始化(小学生 补充)
13.加载内置预训练模型
 
1、指定GPU编号
设置当前使用的GPU设备仅为0号设备,设备名称为 /gpu:0:os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为 /gpu:0、/gpu:1: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ,根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。
指定GPU的命令需要放在和相关的一系列操作的前面。
 
2、查看模型每层输出详情
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸,这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
 
使用很简单,如下用法:
from torchsummary import summary
summary(your_model, input_size=(channels, H, W))
input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。
 
3、梯度裁剪(Gradient Clipping)
import torch.nn as nn
 
outputs = model(data)
loss= loss_fn(outputs, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)
optimizer.step()
 
nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数:
 
parameters – 一个基于变量的迭代器,会进行梯度归一化
max_norm – 梯度的较大范数
norm_type – 规定范数的类型,默认为L2
不椭的椭圆 提出:梯度裁剪在某些任务上会额外消耗大量的计算时间,可移步评论区查看详情。
 
4、扩展单张图片维度
因为在训练时的数据维度一般都是 (batch_size, c, h, w),而在测试时只输入一张图片,所以需要扩展维度,扩展维度有多个方法:
 
import cv2
import torch
 
image = cv2.imread(img_path)
image = torch.tensor(image)
print(image.size())
 
img = image.view(1, *image.size())
print(img.size())
 
# output:
# torch.Size([h, w, c])
# torch.Size([1, h, w, c])
 
import cv2
import numpy as np
 
image = cv2.imread(img_path)
print(image.shape)
img = image[np.newaxis, :, :, :]
print(img.shape)
 
# output:
# (h, w, c)
# (1, h, w, c)
或(感谢coldleaf 的补充)
 
import cv2
import torch
 
image = cv2.imread(img_path)
image = torch.tensor(image)
print(image.size())
 
img = image.unsqueeze(dim=0)
print(img.size())
 
img = img.squeeze(dim=0)
print(img.size())
 
# output:
# torch.Size([(h, w, c)])
# torch.Size([1, h, w, c])
# torch.Size([h, w, c])
tensor.unsqueeze(dim):扩展维度,dim指定扩展哪个维度。
 
tensor.squeeze(dim):去除dim指定的且size为1的维度,维度大于1时,squeeze()不起作用,不指定dim时,去除所有size为1的维度。
 
5、独热编码
在PyTorch中使用交叉熵损失函数的时候会自动把label转化成onehot,所以不用手动转化,而使用MSE需要手动转化成onehot编码。
 
import torch
class_num = 8
batch_size = 4
 
def one_hot(label):
    """
    将一维列表转换为独热编码
    """
    label = label.resize_(batch_size, 1)
    m_zeros = torch.zeros(batch_size, class_num)
    # 从 value 中取值,然后根据 dim 和 index 给相应位置赋值
    onehot = m_zeros.scatter_(1, label, 1)  # (dim,index,value)
 
    return onehot.numpy()  # Tensor -> Numpy
 
label = torch.LongTensor(batch_size).random_() % class_num  # 对随机数取余
print(one_hot(label))
 
# output:
[[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
 
6、防止验证模型时爆显存
验证模型时不需要求导,即不需要梯度计算,关闭autograd,可以提高速度,节约内存。如果不关闭可能会爆显存。
 
with torch.no_grad():
    # 使用model进行预测的代码
    pass
 
感谢zhaz 的提醒,我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下。
 
这是原回答:
Pytorch 训练时无用的临时变量可能会越来越多,导致 out of memory ,可以使用下面语句来清理这些不需要的变量。
 
官网 上的解释为:
Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible innvidia-smi. torch.cuda.empty_cache()
 
意思就是PyTorch的缓存分配器会事先分配一些固定的显存,即使实际上tensors并没有使用完这些显存,这些显存也不能被其他应用使用。这个分配过程由第一次CUDA内存访问触发的。
 
而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存,以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用,并且通过 nvidia-smi命令可见。注意使用此命令不会释放tensors占用的显存。
 
对于不用的数据变量,Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。
 
更详细的优化可以查看 优化显存使用 和 显存利用问题。
 
7、学习率衰减
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
 
# 训练前的初始化
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1)  # # 每过10个epoch,学习率乘以0.1
 
# 训练过程中
for n in n_epoch:
    scheduler.step()
    ...
可以随时查看学习率的值: optimizer.param_groups[0]['lr']。
 
还有其他学习率更新的方式:
 
1、自定义更新公式:
scheduler = lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch:1/(epoch+1))
 
2、不依赖epoch更新学习率:
lr_scheduler.ReduceLROnPlateau()提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法,它的参数说明到处都可以查到。
提醒一点就是参数 mode='min' 还是'max',取决于优化的的损失还是准确率,即使用 scheduler.step(loss)还是scheduler.step(acc) 。
 
8、冻结某些层的参数
参考:Pytorch 冻结预训练模型的某一层
 
在加载预训练模型的时候,我们有时想冻结前面几层,使其参数在训练过程中不发生变化。
 
我们需要先知道每一层的名字,通过如下代码打印:
net = Network()  # 获取自定义网络结构
for name, value in net.named_parameters():
    print('name: {0},\t grad: {1}'.format(name, value.requires_grad))
 
假设前几层信息如下:
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias, grad: True
 
后面的True表示该层的参数可训练,然后我们定义一个要冻结的层的列表:
no_grad = [
    'cnn.VGG_16.convolution1_1.weight',
    'cnn.VGG_16.convolution1_1.bias',
    'cnn.VGG_16.convolution1_2.weight',
    'cnn.VGG_16.convolution1_2.bias'
]
 
冻结方法如下:
net = Net.CTPN()  # 获取网络结构
for name, value in net.named_parameters():
    if name in no_grad:
        value.requires_grad = False
    else:
        value.requires_grad = True
 
冻结后我们再打印每层的信息:
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias, grad: True
 
可以看到前两层的weight和bias的requires_grad都为False,表示它们不可训练。
 
最后在定义优化器时,只对requires_grad为True的层的参数进行更新。
 
optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters()), lr=0.01)
 
9、对不同层使用不同学习率
我们对模型的不同层使用不同的学习率。
 
还是使用这个模型作为例子:
net = Network()  # 获取自定义网络结构
for name, value in net.named_parameters():
    print('name: {}'.format(name))
 
# 输出:
# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias
# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias
# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias
# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias
对 convolution1 和 convolution2 设置不同的学习率,首先将它们分开,即放到不同的列表里:
 
conv1_params = []
conv2_params = []
 
for name, parms in net.named_parameters():
    if "convolution1" in name:
        conv1_params += [parms]
    else:
        conv2_params += [parms]
 
# 然后在优化器中进行如下操作:
optimizer = optim.Adam(
    [
        {"params": conv1_params, 'lr': 0.01},
        {"params": conv2_params, 'lr': 0.001},
    ],
    weight_decay=1e-3,
)
 
我们将模型划分为两部分,存放到一个列表里,每部分就对应上面的一个字典,在字典里设置不同的学习率。当这两部分有相同的其他参数时,就将该参数放到列表外面作为全局参数,如上面的`weight_decay`。
 
也可以在列表外设置一个全局学习率,当各部分字典里设置了局部学习率时,就使用该学习率,否则就使用列表外的全局学习率。
 
10、模型相关操作
这个内容比较多,我写成了一篇文章。
 
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187
 
11、Pytorch内置one_hot函数
感谢 yangyangyang 补充:Pytorch 1.1后,one_hot可以直接用torch.nn.functional.one_hot。
 
然后我将Pytorch升级到1.2版本,试用了下 one_hot 函数,确实很方便。
 
具体用法如下:
import torch.nn.functional as F
import torch
 
tensor =  torch.arange(0, 5) % 3  # tensor([0, 1, 2, 0, 1])
one_hot = F.one_hot(tensor)
 
# 输出:
# tensor([[1, 0, 0],
#         [0, 1, 0],
#         [0, 0, 1],
#         [1, 0, 0],
#         [0, 1, 0]])
F.one_hot会自己检测不同类别个数,生成对应独热编码。我们也可以自己指定类别数:
 
tensor =  torch.arange(0, 5) % 3  # tensor([0, 1, 2, 0, 1])
one_hot = F.one_hot(tensor, num_classes=5)
 
# 输出:
# tensor([[1, 0, 0, 0, 0],
#         [0, 1, 0, 0, 0],
#         [0, 0, 1, 0, 0],
#         [1, 0, 0, 0, 0],
#         [0, 1, 0, 0, 0]])
升级 Pytorch (cpu版本)的命令:conda install pytorch torchvision -c pytorch
 
(希望Pytorch升级不会影响项目代码)
 
12、网络参数初始化
神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节,会对模型的性能、收敛性、收敛速度等产生重要的影响。
 
以下介绍两种常用的初始化操作。
 
(1) 使用pytorch内置的torch.nn.init方法。
常用的初始化操作,例如正态分布、均匀分布、xavier初始化、kaiming初始化等都已经实现,可以直接使用。具体详见PyTorch 中 torch.nn.init 中文文档。
 
init.xavier_uniform(net1[0].weight)
 
(2) 对于一些更加灵活的初始化方法,可以借助numpy。
对于自定义的初始化方法,有时tensor的功能不如numpy强大灵活,故可以借助numpy实现初始化方法,再转换到tensor上使用。
 
for layer in net1.modules():
    if isinstance(layer, nn.Linear): # 判断是否是线性层
        param_shape = layer.weight.shape
        layer.weight.data = torch.from_numpy(np.random.normal(0, 0.5, size=param_shape))
        # 定义为均值为 0,方差为 0.5 的正态分布
 
13、加载内置预训练模型
torchvision.models模块的子模块中包含以下模型:
AlexNet
VGG
ResNet
SqueezeNet
DenseNet
 
导入这些模型的方法为:
import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18()
alexnet = models.alexnet()
vgg16 = models.vgg16()
 
有一个很重要的参数为pretrained,默认为False,表示只导入模型的结构,其中的权重是随机初始化的。
 
如果pretrained 为 True,表示导入的是在ImageNet数据集上预训练的模型。
 
import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)
vgg16 = models.vgg16(pretrained=True)
 
更多的模型可以查看 torchvision.models。
 
声明:文章收集于网络,版权归原作者所有,为传播信息而发,如有侵权,请联系小编删除,谢谢!
 
 

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