PyTorch 模型训练实用教程本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法

文件名称: PyTorch 模型训练实用教程

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详细说明：本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数，并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器（6 个）及 tensorboardX 的方法（13 个）进行了详细介绍，本教程分为四章，结构与机器学习三大部分一致。第一章，介绍数据的划分，预处理，数据增强；第二章，介绍模型的定义，权值初始化，模型 Finetune；第三章，介绍各种损失函数及优化器；第四章，介绍可视化工具，用于监控数据、模型权及损失函数的变化。PyTorch模型训练实用教程作者:余霆嵩意见反馈:yts32210126.cm 学习交流Q群:为了更好的帮助大家学习和理解 PyTorch以及机器学习相关知识,特建立一个QQ群,供大家交流,本文的最新修改也会同步到QQ 群及 GitHub。QQ群号:67110375 修改记录: 版木日期修改内容 1.1.6小节勘误,将 36*36改为40水40 0.0.5 2.2.3小节删除注释; 2018.12.31夜 3.修改权值初始化杂谈中的理解错误 4.全文代码缩进。 III 本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! PyTorch模型训练实用教程作者:余霆嵩目录第一章数据转训练集、验证集和测试集的划分让能读你的数据集图片从硬盘到模型数据增强与数据标准化的二十二个方法随机裁剪: 中心裁剪: 12 随机长宽比裁剪 12 上下左右中心裁剪: ...,12 上下左右中心裁剪后翻转依概率水平翻转依概率垂直翻转 .13 随机旋转: 13 14 标准化 14 转为 14 填充: 修改亮度、对比度和饱和度: ...15 转灰度图: 15 线性变换: 15 Y仿射变换: 15 依概率转为灰度图 16 将数据转换为 16 16 16 16 16 第二章模型. 本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! PyTorch模型训练实用教程作者:余霆嵩模型的搭建 17 模型定义的三要素 17 模型定义多说两句 18 权值初始化的十种方法 22 权值初始化流程. 22 常用初始化方法. 均匀分布. 正态分布 ....24 均匀分布. 24 正态分布 25 均匀分布初始化 .,,25 正态分布初始化 25 常数初始化. 25 单位矩阵初始化 .25 正交初始化. 26 稀疏初始化 26 计算增益 26 权值初始化杂谈. 26 2.3模型 Finetune.. 27 第三章损失函数与优化器. 的十七个损失函数 31 32 33 34 35 6 37 37 本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! PyTorch模型训练实用教程作者:余霆嵩 38 39 10 40 41 11 42 3.2优化器基类:0 optimizer ........43 3 PyTorch的|个优化器 43 1. torch. opt im SGD. 2. torch optim. aSGD 46 3. torch opt im Rp 46 4. torch optim. Adagrad 47 5. torch optim. Adadelta 47 6. torch optim. RMSprop 7. torch optim. Adam (amStrad 48 torch optim. Adama 9. torch optim. Sparseada 48 10. torch optim LBFGS 4 PyTorch的六个学习率调整方法 49 1. Ir scheduler. StepLR 49 2. Ir_ scheduler. MultistepLR 50 3 scheduler exponentialLY O4.Irscheduler. CosineAnnealingLR 50 5. lr scheduler. reducelronPlate 52 Ir scheduler lambdaLR 学习率调整小结 54 源码阅读 55 第四章监控模型_可视化 57 4.I TensorboardX 57 1. add ar 58 本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! PyTorch模型训练实用教程作者:余霆嵩 2. add scalars 3. add histogram 60 4. add image o ,,,,62 补充 torchvision. utils. make gridO 62 5. add graph o) 6. add embedding o 64 7. add textO 8. add video 66 9. add figure o ...,..,...66 10. add image with boxes o 66 11. add pr curve o 66 12. add pr curve raw ..,66 13. export scalars to json O 66 4.2卷积核可视化 67 4.3特征图可视化 .69 4.4梯度及权值分布可视化 4.5混滑矩阵及其可视化 VII 本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! Py Torch模型训练实用教程作者:余霆嵩第一章数据转俗话说得好,巧妇难为无米之炊,若没有数据,我们什么也做不了。在本教程中,为了统一大家的数据,这里采用的测试集,共图片作为源数据,模拟真实场景中的数据。第一步:下载下载存放到文件夹下,并且解压,获得文件夹下载方式官网: 百度云提取码第二步:运行 ∞ 运行代码: 叮在文件夹卜看到个文件夹,对应个类别。脚本中未将训练集解压出来,这里只是为了实验,因此未使用过多的数据。这里仅将测试集!的Q 张图片解压出来,作为原始图片,将从这张图片中划分出训练集 ,验证集》,测试集行完成,在下将有个文件夹,对应个类别 raw test 本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! Py Torch模型训练实用教程作者:余霆嵩 4 678 接着进入下一步:划分训练集、验证集和测试集。训练集、验证集和测试集的划分上一小节,把的测试集转换成了图片,充当实验的原始数据。木小节, 将把原始数据按的比例划分为训练集、验证集和测试集关于训练集、验证集和测试集的作用,可阅读博客: 运 ,将会获得以下三个文件夹数据划分亢毕,下一步是制作存敚有图片路径及其标签的, 依据该上的信息进行寻找图片,并读取图片数据和标签数据。让能读你的数据集上一小节中,将泺数据张图片划分为训练集、验证集和测试集,接下来就要让能读取这批数据。想让能读取我们自己的数据,首先要了解读取图片的机制和流栏,然后按流程编写代码。类读取图片,主要是通过类,所以先简单」解一下类类作为所有的的基类存在,所有的都需要继承它,类似于中的虚基类。源码如下本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途! Py Torch模型训练实用教程作者:余霆嵩这里重点看网数接收一个,然后返回图片数据和标签,这个通常指的是一个的,这个的每个元素就包含了图片数据的路径和标签信然而,如何制作这个呢,通常的方法是将图片的路径和标签信息存储在一个中,然后从该中读取那么读取自凵数据的基木流程就是制作存储了图片的路径和标签信息的将这些信息转化为,该每一个元素对应一个样本通过函数,读取数据和标签,并返回数据和标签在训练代码里是感觉不到这些操作的,只会看到通过就可以获取一个的数据,其实触发去读取图片这些操作的是里的 ,后面会详细讲解读取过程。在本小节,主要讲子类。因此,要让能读取自己的数据集,只需要两步制作图片数据的索引构建子类制作图片数据的索引这个比较简单,就是读取图片路径,标签,保存到文件中,这軍注意柊式就妤本教程仅限于学习交流使用,严禁用于商业用途!

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