d2lzh_pytorch 模块

import random
import torch
import matplotlib_inline
from matplotlib import pyplot as plt
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets
import sys
from collections import OrderedDict# ---------------------------------------------------------------------------------------------
# 图表展示
def use_svg_display():# 用矢量图表示matplotlib_inline.backend_inline.set_matplotlib_formats('svg')def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):use_svg_display()# 设置图的尺寸plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize# ---------------------------------------------------------------------------------------------
# 读取数据
# 获取总的样本数量，然后打乱顺序，用batch-size获取每一部分索引去索引对应样本中的数据，使用yield返回
'''
函数详解：
torch.linspace(start, end, steps, dtype) → Tensor  从start开始到end结束，生成steps个数据点，数据类型为dtype
torch.index_select(input, dim, index)   索引张量中的子集
**input:需要进行索引操作的输入张量dim:张量维度  0,1index:索引号，是张量类型
**
yield: 使用yield的函数返回迭代器对象，每次使用时会保存变量信息，使用next()或者使用for可以循环访问迭代器中的内容
'''def data_iter(batch_size, features, labels):num_examples = len(features)  # features   nxmindices = list(range(num_examples))  # 借助range生成索引序列random.shuffle(indices)  # 把list列表中的值打乱顺序for i in range(0, num_examples, batch_size):j = torch.LongTensor(indices[i:min(i + batch_size, num_examples)])  # 这里的i是对标乱序表中的下标索引号yield features.index_select(0, j), labels.index_select(0, j)  # 0维度，有1000个样本，j就是他们的下标# ---------------------------------------------------------------------------------------------# 定义模型
def linreg(X, w, b):return torch.mm(X, w) + b  # 传进来的参数和样本特征都符合矩阵形式 w,b都是列矩阵  X：1000x2  w:2x1  b:1x1# 这里使用了广播# ---------------------------------------------------------------------------------------------# 定义损失函数
def square_loss(y_hat, y):# 保证y_hat和y同型，pytorch中的MSELoss没有除以2的操作return (y_hat - y.view(y_hat.size())) ** 2 / 2# 这里的得到的也是一个小批量的样本的损失张量# ---------------------------------------------------------------------------------------------
# 定义优化算法
# 这里使用的是sgd算法，使用小批量梯度和（参数求导后的和：梯度会自动累加，不用自己加和梯度）除以小批量样本个数来求小批量平均值
def sgd(params, lr, batch_size):for param in params:param.data -= lr * param.grad / batch_size  # 这里更改param时使用的是param.data，这样就不会影响反向梯度# 这里的param指的是w1，w2，b# 这里应该是小批量中的每个loss运行完，得到小批量每个样本的梯度然后pytorch自动进行了梯度累加，之后一个小批量得到一个累加和后的
# 梯度w1，w2，b
# ---------------------------------------------------------------------------------------------'''
FashionMNIST 数据集
'''# ----------------------------------------------------------将数值标签转换成文本标签
def get_fashion_mnist_labels(labels):text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal','shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']return [text_labels[int(i)] for i in labels]# -----------------------------------------------------在一行里画出多张图像和对应标签的函数
def show_fashion_mnist(images, labels):use_svg_display()# 这里的_表示忽略（不使用）的变量_, figs = plt.subplots(1, len(images), figsize=(12, 12))  # 设置一行 len（images）个数量，每个figsize大小的画布# figs 返回的是一个画布对象，这个对象有imshow，set_tittle,axes_get_xasis().set_visible,# axes.get_yaxis().set_visible()这几种函数调用方式，用来给figs里面添加图像for f, img, lbl, in zip(figs, images, labels):  # 这个画布对象循环往里面添加图像信息f.imshow(img.view((28, 28)).numpy())  # img承接图像信息，将tensor转化为numpy  这里参数为数组元素f.set_title(lbl)f.axes.get_xaxis().set_visible(False)f.axes.get_yaxis().set_visible(False)plt.savefig("路径")# ----------------------------------------------------------------获取并读取FashionMNIST数据集函数，返回小批量train，test
def load_data_fashion_mnist(batch_size):mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='路径',train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='路径',train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())'''上面的mnist_train,mnist_test都是torch.utils.data.Dataset的子类，所以可以使用len()获取数据集的大小训练集和测试集中的每个类别的图像数分别是6000，1000，两个数据集分别有10个类别'''# mnist是torch.utils.data.dataset的子类，因此可以将其传入torch.utils.data.DataLoader来创建一个DataLoader实例来读取数据# 在实践中，数据读取一般是训练的性能瓶颈，特别是模型较简单或者计算硬件性能比较高的时候# DataLoader一个很有用的功能就是允许多进程来加速读取  使用num_works来设置4个进程读取数据if sys.platform.startswith('win'):num_workers = 0else:num_workers = 4train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=num_workers)test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False,num_workers=num_workers)return train_iter, test_iter# -------------------------------------------------------------查看mnist前10个图像和标签
def check_mnist():mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='路径',train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='路径',train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())X, y = [], []for i in range(10):X.append(mnist_train[i][0])  # 循环获取图像张量矩阵y.append(mnist_train[i][1])  # 循环获取图像对应数值标签show_fashion_mnist(X, get_fashion_mnist_labels(y))# feature, label = mnist_train[0]# print(feature.shape, label)  CxHxW# feature对应高和宽均为28像素的图像，因为使用了transforms.ToTensor()，所以每个像素的数值对应于【0.0,1.0】的32位浮点数# C 是通道数，RGB，灰色图像，通道数为1，H，W分别为高，宽# mnist_train[0] 是一个元祖，它包含两部分，图像数据结构和图像标签值，图像的数据结构是1x28x28结构，是一个浮点数矩阵，代表一个图像# -------------------------------------------------------------------------评价模型net在数据集data_iter上的准确率
def evaluate_accuracy(test_iter, net):acc_sum, n, x = 0.0, 0, 0.0for X, y in test_iter:  # 返回一个批量的数据元组迭代对象acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item()  # 将net模型的预测y与标签y进行了准确率比较n += y.shape[0]  # 累加获得样本个数x = acc_sum / nreturn x# -------------------------------------------------------------------------训练模型函数
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, params=None, lr=None, optimizer=None):for epochs in range(num_epochs):  # 循环周期train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0  # 预先定义 训练损失，训练精度，批量个数for X, y in train_iter:  # 批量更新y_hat = net(X)l = loss(y_hat, y).sum()  # 损失计算# 梯度清零if optimizer is not None:optimizer.zero_grad()elif params is not None and params[0].grad is not None:  # 权重存在并且权重的梯度存在for param in params:param.grad.data.zero_()l.backward()  # 反向传播# 梯度更新操作if optimizer is None:sgd(params, lr, batch_size)  # 调用sgd进行梯度下降操作else:optimizer.step()  # softmax回归的简洁实现将要用到train_l_sum += l.item()  # 损失累加train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().item()  # (y_hat.argmax(dim=1) == y)# 取出y_hat每一行中最大的概率索引和y比较，结果为tensor，元素值为0/1n += y.shape[0]  # 计算一个批量中标签的个数test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net)  # 一个循环之后进行测试集的准确度计算print(f'epoch %d,loss %.4f,train_acc %.3f,test_acc %.3f'% (epochs + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc))# x = torch.tensor([[0.1, 0.4, 0.2], [1, 0.06, 0.5]])
# print((x.argmax(dim=1)==torch.tensor([[1,1]])).float())# -------------------------------------------------------------------------x的形状转换功能函数
class FlattenLayer(torch.nn.Module):def __init__(self):super(FlattenLayer, self).__init__()  # 初始化函数，自动调用forward函数def forward(self, x):  # x shape： (batch,*,*,....)return x.view(x.shape[0], -1)  # 转换成（batch_size,特征数）形状# 这样就方便定义模型
net = torch.nn.Sequential(# FlattenLayer()# torch.nn.Linear(num_inputs,num_outputs)OrderedDict([('flatten', FlattenLayer()),('linear', torch.nn.Linear(2, 3))])
)'''
-------------------------------------------------------------------作图函数
'''def semilogy(x_vals, y_vals, xlabel, ylabel, label, x2_vals=None, y2_vals=None, legend=None):plt.xlabel(xlabel)plt.ylabel(ylabel)plt.semilogy(x_vals, y_vals)  # y轴使用对数尺度if x2_vals and y2_vals:plt.semilogy(x2_vals, y2_vals, linestyle=':')plt.legend(legend)plt.savefig("路径/多项式" + label + "模拟.png")