Pytorch实现模型蒸馏

博客简单记录了使用Pytorch进行模型蒸馏的主要代码,数据处理内容需另行补充,涉及自然语言处理和深度学习领域。

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简单记录一下使用Pytorch进行模型蒸馏的主要代码,,其余数据处理的内容可以另行补充

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

from torch.nn import CrossEntropyLoss
from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader,SequentialSampler

class model(nn.Module):
	def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim):
		super(model,self).__init__()
		self.layer1 = nn.LSTM(input_dim,hidden_dim,output_dim,batch_first = True)
		self.layer2 = nn.Linear(hidden_dim,output_dim)
	def forward(self,inputs):
		layer1_output,layer1_hidden = self.layer1(inputs)
		layer2_output = self.layer2(layer1_output)
		layer2_output = layer2_output[:,-1,:]#取出一个batch中每个句子最后一个单词的输出向量即该句子的语义向量!!!!!!!!return layer2_output

#建立小模型
model_student = model(input_dim = 2,hidden_dim = 8,output_dim = 4)

#建立大模型(此处仍然使用LSTM代替,可以使用训练好的BERT等复杂模型)
model_teacher = model(input_dim = 2,hidden_dim = 16,output_dim = 4)

#设置输入数据,此处只使用随机生成的数据代替
inputs = torch.randn(4,6,2)
true_label = torch.tensor([0,1,0,0])

#生成dataset
dataset = TensorDataset(inputs,true_label)

#生成dataloader
sampler = SequentialSampler(inputs)
dataloader = DataLoader(dataset = dataset,sampler = sampler,batch_size = 2)

loss_fun = CrossEntropyLoss()
criterion  = nn.KLDivLoss()#KL散度
optimizer = torch.optim.SGD(model_student.parameters(),lr = 0.1,momentum = 0.9)#优化器,优化器中只传入了学生模型的参数,因此此处只对学生模型进行参数更新,正好实现了教师模型参数不更新的目的

for step,batch in enumerate(dataloader):
	inputs = batch[0]
	labels = batch[1]
	
	#分别使用学生模型和教师模型对输入数据进行计算
	output_student = model_student(inputs)
	output_teacher = model_teacher(inputs)
	
	#计算学生模型和真实标签之间的交叉熵损失函数值
	loss_hard = loss_fun(output_student,labels)
	
	#计算学生模型预测结果和教师模型预测结果之间的KL散度
	loss_soft = criterion(output_student,output_teacher)
	
	loss = 0.9*loss_soft + 0.1*loss_hard
	print(loss)
	optimizer.zero_grad()
	loss.backward()
	optimizer.step()
### 使用 PyTorch 实现知识蒸馏 #### 背景介绍 知识蒸馏是一种通过较大模型(称为教师模型)指导较小模型(称为学生模型)训练的技术。这种方法可以显著提升小型化网络的表现性能,使其接近甚至达到大型复杂模型的效果。 #### 方法描述 在 PyTorch实现知识蒸馏的核心在于定义损失函数并结合软目标和硬目标进行优化[^1]。具体来说,可以通过调整超参数 `alpha` 和温度系数 `temperature` 来平衡两种目标的影响[^4]。 以下是基于 PyTorch 的知识蒸馏实现的关键步骤: 1. **准备数据集**:加载用于训练的数据集。 2. **构建模型架构**:设计教师模型和学生模型。 3. **定义损失函数**:引入 KL 散度计算软标签之间的差异,并加入交叉熵作为硬标签的监督信号。 4. **设置优化器与调度器**:配置 Adam 或 SGD 等常用优化算法以及学习率衰减策略。 5. **执行训练过程**:迭代更新权重直至收敛。 下面展示一段完整的代码示例供参考: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # 数据预处理部分省略... class TeacherModel(nn.Module): def __init__(self): super(TeacherModel, self).__init__() # 定义复杂的教师模型结构... def forward(self, x): return ... class StudentModel(nn.Module): def __init__(self): super(StudentModel, self).__init__() # 设计简化的学生模型结构... def forward(self, x): return ... def knowledge_distillation_loss(student_output, teacher_output, target, temperature=4.0, alpha=0.7): soft_targets = nn.functional.softmax(teacher_output / temperature, dim=-1) student_soft_logits = nn.functional.log_softmax(student_output / temperature, dim=-1) kl_div_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')(student_soft_logits, soft_targets) * (temperature ** 2) ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()(student_output, target) total_loss = alpha * kl_div_loss + (1 - alpha) * ce_loss return total_loss device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' teacher_model = TeacherModel().to(device).eval() student_model = StudentModel().to(device).train() criterion = knowledge_distillation_loss optimizer = optim.Adam(student_model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for data, labels in dataloader: data, labels = data.to(device), labels.to(device) with torch.no_grad(): teacher_preds = teacher_model(data) optimizer.zero_grad() student_preds = student_model(data) loss = criterion(student_preds, teacher_preds.detach(), labels) loss.backward() optimizer.step() ``` 上述脚本展示了如何搭建一个基本的知识蒸馏框架[^2]。其中涉及到了几个重要组件的选择依据及其作用说明如下表所示: | 参数名称 | 描述 | |----------|----------------------------------------------------------------------------------------| | T | 控制分布平滑程度的一个正数常量;较高的数值会使概率更加均匀分布 | | α | 平衡因子用来调节来自真实标签的信息占比相对于由老师传递出来的信息所占的比例 | #### 总结 综上所述,在 PyTorch 下完成一次成功的知识蒸馏操作不仅需要合理选取硬件环境版本匹配情况下的依赖库安装状态确认工作^,还需要精心挑选合适的超参组合以获得最佳效果表现形式^。
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