GAN_conv 代码详解

最新推荐文章于 2023-12-27 09:08:14 发布

Alrick Meng

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文章标签：深度学习机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yihool_/article/details/123055135

本文详细介绍了PyTorch中的核心概念，包括张量操作如tensor.clamp，DataLoader的工作原理，Variable的属性及反向传播机制，以及GPU数据处理。还探讨了损失函数的反向传播(loss.backward())和优化器的参数更新(optimizer.step())，以及模型参数的保存与加载。此外，讲解了数据集处理类torch.utils.data.Dataset和DataLoader的作用。

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1.tensor.clamp(a,min,max)

#将tensor类型的a中的小于min的元素设为min,大于max的元素设为max

2. DataLoader(minst, batch_size, shuffle=True, num_workers)

#shuffle=True在每个epoch中打乱数据再取batch
#每次dataloader加载数据时：dataloader一次性创建num_worker个工作进程，
#worker也是普通的工作进程
#并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker，worker将它负责的batch加载进RAM。
#然后，dataloader从RAM中找本轮迭代要用的batch，如果找到了，就使用。如果没找到，
#就要num_worker个worker继续加载batch到内存，直到dataloader在RAM中找到目标batch。
#一般情况下都是能找到的，因为batch_sampler指定batch时当然优先指定本轮要用的batch。

3.torch.autograd.Variable

autograd//自动微分

3.1 Variable中包含三个属性:data,grad,grad_fn

data:tensor形式的原始数据,通过.data来访问原始raw data (tensor)

grad:通过调用.backward()来计算梯度, , 并将变量梯度累加到.grad

grad_fn:指向Function对象，用于反向传播的梯度计算之用

3.2 Variable的属性

每个Variable都有两个属性，requires_grad和volatile, 这两个属性都可以将子图从梯度计算中排除并可以增加运算效率

3.2.1 requires_grad：排除特定子图，不参与反向传播的计算，即不会累加记录grad

3.2.2 volatile: 推理模式, 计算图中只要有一个子图设置为True,　所有子图都会被设置不参与反向传

播计算，.backward()被禁止

3.2.3 loss.backward()和optimizer.step()

loss.backward() //将Variable中的grad中计算出

optimizer.step() //将grad按照更新规则加到data上

4.CPU和GPU的数据转移

.cuda() //把数据转移到GPU上

.data() //读取Variable中的tensor

.cpu() //把数据转移到CPU上

5.Class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0)

将Dataset和sampler组合起来，提供一个迭代器遍历给定数据集

6. torch.utils.data.Dataset()

7.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, inplace=False)

#inplace设为True后，输出数据会覆盖原来的数据

8.torch.save(G.state_dict(), 'path')

8.1 torch.save()

保存模型参数，可以方便调用继续训练，保存的文件一般为后缀.pth

8.2 Module.state_dict() 和Module.parameter()

Module.state_dict() 和Module.parameter()中都存储了网络的参数

Module.state_dict().keys()返回字典的键，键为网络所有参数的名称

Module.state_dict()返回了一个包含网络参数的列表

Module.parameter() 其类型为class 'generator'

当调用Module.parameter()后返回了一个生成器(generator)，可以发现Module.parameter()和Module.state_dict()存储了一样的数据，不过有区别的是，Module.parameter()中存放的Tensor的requires_grad设置为了True。