使用PyTorch构建的“感知器”网络-技术圈

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一篇文章带你使用PyTorch构建“感知器”网络

PyTorch是一个很棒的深度学习框架，简单易学。本篇文章将带领大家从头开始构建一个“原始”的神经网络。

从某个角度来说，深度学习其实很“烂”，基本上是使用一种随机搜索的方法来找到一种最优解，从而实现某种功能；从另一个角度上来说，深度学习很“棒”，可以做一些令人难以置信的事情。

尽管大家可能已经可以构建一套完整的Imagenet分类器，但是在本篇文章中，我们还是从基础知识讲起。大家最开始学习神经网络的时候，肯定接触过一个概念——感知器。

感知器

从生物学的角度上讲，神经元是大脑的组成部分；但是从神经网络角度上讲：神经元是将加权输入求和并求和以产生一些输出的单位；更有用的是在产生输出之前将非线性函数应用于求和。

首先，我们先import一些常用库函数：

import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F

然后，我们定义一个只有一个线性神经元的网络：

class Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(1, 1)
    def forward(self, x):        x = self.fc1(x)        return x

该网络包含一个全连接层，具有一个输入和一个输出。现在，该层（从技术上讲是神经元/权重组合）针对输入，将输出Ax + b（[权重 * 输入] +偏差），此时它完全是线性的，并没有激活功能。

在网络定义时，我们只需要定义对输入变量的处理方式，而不必担心反向传播过程。毕竟autograd库可以帮助我们完成对variable梯度的跟踪。下列是网络内部的示例：

net = Net()print(net)Net (  (fc1): Linear (1 -> 1))

然后可以查看网络的参数，参数由网络自动优化。但是例如学习率之类的超参数需要我们手动进行设置。

print(list(net.parameters()))[Parameter containing:1.00000e-02 * -6.6961[torch.FloatTensor of size 1x1], Parameter containing:-0.4478[torch.FloatTensor of size 1]]

因此我们的网络初始化时的随机权重为-6.6961e-02，偏差为-0.4478，现在我们对网络进行输入：

input = Variable(torch.randn(1,1,1), requires_grad=True)print(input)Variable containing:(0 ,.,.) =  -0.5085[torch.FloatTensor of size 1x1x1]

上述代码中，我们使用PyTorch创建了一个随机数-0.5085作为网络的输入值，设置require_grad为True，从而表示它是可优化的变量。然后我们可以通过网络学习来计算其来计算其结果：

out = net(input)print(out)Variable containing:(0 ,.,.) =  -0.4138[torch.FloatTensor of size 1x1x1]

手动计算同样可得：(-6.6961e-02 * -0.5085) + -0.4478 = -0.4138。接下来使用随机梯度下降定义损失函数和优化器：

import torch.optim as optimdef criterion(out, label):    return (label - out)**2optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

在这种情况下，我们定义了自己的损失函数：最小二乘法，其通过最小化误差的平方和确定梯度是向上还是向下进行移动。并设置随机梯度下降的超参数：lr和momentum，便于网络反向传播进行梯度计算和更新。

然后，我们开始定义一个数据集。对于本文，我们只需要教会网络如果将数字增大三倍：我们对于Ax + b的单个感知器的目标是A = 3和b = 0。一个简单的训练数据集如下所示：

data = [(1,3), (2,6), (3,9), (4,12), (5,15), (6,18)]

然后，训练过程如下所示：

for epoch in range(100):    for i, data2 in enumerate(data):        X, Y = iter(data2)        X, Y = Variable(torch.FloatTensor([X]), requires_grad=True), Variable(torch.FloatTensor([Y]), requires_grad=False)        optimizer.zero_grad()        outputs = net(X)        loss = criterion(outputs, Y)        loss.backward()        optimizer.step()        if (i % 10 == 0):            print("Epoch {} - loss: {}".format(epoch, loss.data[0]))

一段时间后，loss开始收敛至零：

Epoch 0 - loss: 1.0141230821609497 Epoch 10 - loss: 0.022670941427350044 Epoch 20 - loss: 0.007926558144390583...

此时我们的Ax + b已经逼近3x + 0：

print(list(net.parameters()))[Parameter containing: 2.9985[torch.FloatTensor of size 1x1], Parameter containing:1.00000e-03 *  8.3186[torch.FloatTensor of size 1]]

如何做出预测？

print(net(Variable(torch.Tensor([[[1]]]))))Variable containing:(0 ,.,.) =   3.0068[torch.FloatTensor of size 1x1x1]

由此可见，网络预测出的结果已经足够接近期望值。

扩展：多层感知器

上述代码仍适用于两层（或更多）网络，我们只需要更改网络的构建方式即可：（注：各层需要在一层输出和下一层输入的数量上匹配）

class Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(1, 10)        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)    def forward(self, x):        x = self.fc2(self.fc1(x))        return x

使用GPU加速

PyTorch支持轻松地将计算过程转移至GPU，只需使用cuda()将网络和变量转移至GPU即可：

net = Net()net.cuda()

在训练循环中：

X, Y = Variable(torch.FloatTensor([X]), requires_grad=True).cuda(), Variable(torch.FloatTensor([Y])).cuda()

添加一些非线性元素：

神经网络能起作用，因为每个神经元都有一些非线性。我们可以在构建网络时，添加目前被认为比较好的非线性函数ReLU，以下是代码的相关更改：

class Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(1,1)        self.fc2 = nn.Linear(1,1)    def forward(self, x):        x = F.relu(self.fc2(F.relu(self.fc1(x))))        return xcriterion = nn.MSELoss()

· END ·