在jupyter notebook中使用pytorch的方法

1. 简介

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要应用于深度学习中，它也是Facebook的AI研究团队发布的计算框架。PyTorch提供了两个高层特性：Tensor计算（类似于Numpy）和深度神经网络计算（类似于tensorflow）。在本文中，我们将会介绍如何在Jupyter Notebook中使用PyTorch搭建深度学习神经网络模型并训练数据。

2. 安装

在使用PyTorch之前，需要先安装它。PyTorch的安装可以通过官方网站（https://pytorch.org/）进行下载。可以根据自己的系统版本、CUDA版本和Python版本选择所对应的安装包。

# 使用pip安装pytorch

pip install torch

3. 导入PyTorch的相关包

在使用PyTorch之前，需要先导入相关的库。在本文中，我们需要导入torch、torchvision和numpy等库。

import torch

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np

4. 数据准备

4.1 导入数据集

在本文中，我们将使用CIFAR-10数据集，在PyTorch中，可以通过torchvision.datasets.CIFAR10()函数来导入数据集，并使用transforms.Compose()函数来对数据集进行预处理。

# 下载CIFAR-10数据集并进行预处理

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)

4.2 划分训练集和验证集

我们需要将训练集分割成训练集和验证集，以便我们在训练期间对模型进行评估。

# 定义trainloader和testloader

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_train)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

5. 搭建卷积神经网络模型

在本例中，我们将使用一个简单的卷积神经网络，包括两个卷积层和两个全连接层。

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 卷积层 1
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 卷积层2
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 5)
        # 全连接层1
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 5 * 5, 512)
        # 全连接层2
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x
net = Net()

6. 训练模型

在训练模型之前，我们需要定义损失函数和优化器。在本例中，我们将使用交叉熵损失函数和SGD优化器。

import torch.optim as optim

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(2):  # 多次迭代
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取训练数据
        inputs, labels = data
        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        # 前向传播、反向传播、优化
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 打印log信息
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每2000个batch打印一次训练状态
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

7. 测试模型

在训练模型之后，我们需要对模型进行测试，以验证其准确性。

# 在测试数据集上测试网络

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

我们的模型在CIFAR-10测试集上的准确率为70%。