李宏毅2021春季机器学习课程笔记1：Introduction, Colab & PyTorch, HW1

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本文介绍了如何使用PyTorch实现从基础线性回归到复杂神经网络的机器学习过程，包括模型构建、损失函数定义、梯度下降优化，并详细讲解了Google Colab的使用技巧与数据上传方法。通过实例演示了如何从线性模型升级到神经网络，探讨了模型复杂度和参数优化的重要性。

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文章目录

1. Introduction

机器学习的目的：寻找一个函数，对于给定的输入，这个函数可以输出相应结果。
例如：一段语音输入，输出识别出的语言、一张图片输入，输出目标种类、“围棋”状态输入，得到下一步落子位置。
根据不同的功能，可以将函数大致分为以下几类：
1. 回归问题(Regression)：输出是一个标量（scalar）
2. 分类问题(Classification)：给定相应输出选项(classes)，输出正确的类型
3. 结构化学习(Structured Learning)：创造有结构的相应输出（图像、文件）

实例

如何找到这个函数呢？
老师给我们以一个例子作为示范：预测Youtube上次日的流量
1. 首先以当日流量作为自变量 $x$ ，次日流量作为预测目标 $y$
  流程如下：建立模型、定义损失函数、优化模型
  1. 建立模型：确定函数的结构、参数个数(weight/bias)，需要相关domain knowledge以及一定的研究经验，这里我们先从最简单的线性函数： $y = b + w_1x$ ，其中 $x$ 是已知的特征feature； $w$ 是权重weight， $b$ 是偏置量bias， $w$ 和 $b$ 为未知量，需要从数据中学习得到。
  2. 定义损失函数：损失函数是一个关于模型参数的的函数 $L (b, w)$ ，他代表着预测值与标签值label的偏差量，越小说明模型与训练集的预测结果越接近。常用的 $l o s s$ 函数有MAE和MSE等。
  3. 优化模型：在做完一次训练后，我们要找到使得loss更小的模型参数，因此需要优化更新模型的参数。
    我们使用梯度下降法（Gradient Descent）进行优化，
    1. 对于一个参数 $w$ ：
      1. 首先随机选择一组参数 $w_0$ ，
      2. 计算出对应的损失函数 $l o s s$ 对于 $w$ 的梯度，
      3. 根据设定的学习率(learning rate)与梯度相乘作为步长，更新后 $w$
      4. 迭代多次更新 $w$ （结束条件：梯度趋于0或达到迭代次数）
    2. 对于两个参数 $w$ 和 $b$ ：
      
      与一个参数类似，只是微分变为偏微分，梯度下降时同时更新两个参数。
  4. 测试：将输入结果与测试数据进行对比通过对比发现，数据有明显的周期性，因此修改 $F u t u r e$ 为前 $j$ 日的数据，这样模型的参数量也会随之增加。
2. 令 $j$ =1、7、28、56，分别进行训练测试后，我们发现随着自变量的增加，预测效果变好的速度慢慢变慢。
3. 线性函数变为神经网络
  通过画出函数图像，我们可以发现线性的模型过于simple，不论如何调整参数都无法很好的拟合。
  我们需要一种更为有弹性flexible的模型，这种模型本身的问题称为model bias。
  如下图，这时我们可以用很多条蓝线相加的结果sum来拟合
  通过极限的思想，对于任何一个分段线性函数Piecewise linear curve，甚至是非线性函数，都可以用足够数量的蓝线之和进行拟合。
  
  这种蓝线（hard sigmoid）可以用sigmoid这个函数近似表示
  这样我们只需要改变相应的 $c$ 、 $w$ 、 $b$ 就可以改变sigmoid的形状
  这样，我们就得到了用多个 $s i g m o i d$ 函数进行拟合的最终模型
  
  新的模型相比之前的模型，具有了更多的参数
  
  利用线性代数的知识，我们可以将函数用矩阵的形式表现出来
  将 $r$ 代入 $s i g m o i d$ ，得到下一步的数值
  
  最后，我们就得到了模型的结构，以及相关的未知参数
  
  对于大多数的网络，我们也会使用 $R u L U$ 来代替 $S i g m o i d$ 作为激活函数
  而如果将一层神经网络的输出再作为神经网络的输入代入，那么就构成了多层的神经网络，即深度学习
  在实际的运行过程中，不会一次运行所有数据，而会用batch：将整个数据分成很多batch，每次运行一个batch，update一次参数；将所有batch运行完一次，是为一个epoch。
  batch size也是一个需要设置的超参。

2. Colab使用与上传结果

Google Colab，全名Colaboratory，是由谷歌提供的免费的云平台，可以使用keras、tensorflow等框架进行深度学习。最近Colab平台已经将K80 GPU更换成Tesla T4 GPU，提供了更强的算力，可以完美“薅谷歌的羊毛”。对于刚入门机器学习或深度学习的用户，这个平台是不二之选。Colab网页链接放在这里

首先，使用这个平台是需要科学上网的，所以如果无法科学上网的同学可以在本地使用jupyter或者pycharm等方法做
使用这个平台需要有一个google账号，登入后界面如下

在文件这里可以选择文件，以及上传到云端、Github，下载到本地等操作
在这里选择连接服务器后，可以使用GPU/TPU能够提升训练网络的速度，在菜单栏点击修改-笔记本设置即可改变硬件配置，一般选择GPU模式。
在主界面新建代码块输入如下指令便可查询显卡信息

!nvidia-smi

导入数据有三种办法：
- 直接上传文件
- 上传到Google Drive并导入
- 从github下载
第一种方法对于较大的文件，很容易出现断开连接，上传失败的情况。
一般建议用第二种方法，使用如下代码挂载Google Drive读取数据，这样不会存在数据丢失的情况。
代码运行后在下方会出现链接，点击链接登录会出现验证码，复制粘贴到方框内便能在文件目录下挂载Google Drive文件夹，读取数据。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
!ls

优点：白嫖、对买不起GPU的学生党来说是重大福音、显卡对比前一代K80有较大提升
缺点：连接不稳定，断开就重跑GG，如果想要在CV/NLP领域做科研发好的论文显然性能是不够的，建议配好的服务器或者到极客云/阿里云/腾讯云租界云服务器。

常用命令行

ls : List all files in the current directory
ls -l : List all files in the current directory with more detail
pwd : Output the working directory
mkdir : Create a directory named
cd : Move to directory named
gdown : Download files from google drive
wget : Download files from the internet
python <python_file> : Executes a python file