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文章主要结合实际的例子，来讲解如何用PyTorch完成Kaggle上的经典比赛：Dogs
vs. Cats等详细内容，希望对您能有所帮助。
本文来自于zhihu ，由火龙果软件Luca编辑，推荐。 |
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在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则。归根到底，都是希望你能以一种更为合理的方式组织自己的程序。
在做深度学习实验或项目时，为了得到最优的模型结果，中间往往需要很多次的尝试和修改。根据我的个人经验，在从事大多数深度学习研究时，程序都需要实现以下几个功能：
模型定义
数据处理和加载
训练模型（Train&Validate）
训练过程的可视化
测试（Test/Inference）
另外程序还应该满足以下几个要求：
模型需具有高度可配置性，便于修改参数、修改模型，反复实验
代码应具有良好的组织结构，使人一目了然
代码应具有良好的说明，使其他人能够理解
在本文我将应用这些内容，并结合实际的例子，来讲解如何用PyTorch完成Kaggle上的经典比赛：Dogs
vs. Cats。本文所有示例程序均在github上开源 https://github.com/chenyuntc/pytorch-best-practice
。
目录
1 比赛介绍
2 文件组织架构
3 关于__init__.py
4 数据加载
5 模型定义
6 工具函数
7 配置文件
8 main.py
8.1 训练
8.2 验证
8.3 测试
8.4 帮助函数
9 使用
10 争议
1 比赛介绍
Dogs vs. Cats是一个传统的二分类问题，其训练集包含25000张图片，均放置在同一文件夹下，命名格式为<category>.<num>.jpg,
如cat.10000.jpg、dog.100.jpg，测试集包含12500张图片，命名为<num>.jpg，如1000.jpg。参赛者需根据训练集的图片训练模型，并在测试集上进行预测，输出它是狗的概率。最后提交的csv文件如下，第一列是图片的<num>，第二列是图片为狗的概率。
id,label
10001,0.889
10002,0.01
... |
2 文件组织架构
首先来看程序文件的组织结构：
├── checkpoints/
├── data/
│ ├── __init__.py
│ ├── dataset.py
│ └── get_data.sh
├── models/
│ ├── __init__.py
│ ├── AlexNet.py
│ ├── BasicModule.py
│ └── ResNet34.py
└── utils/
│ ├── __init__.py
│ └── visualize.py
├── config.py
├── main.py
├── requirements.txt
├── README.md |
其中：
checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练
data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等
models/：模型定义，可以有多个模型，例如上面的AlexNet和ResNet34，一个模型对应一个文件
utils/：可能用到的工具函数，在本次实验中主要是封装了可视化工具
config.py：配置文件，所有可配置的变量都集中在此，并提供默认值
main.py：主文件，训练和测试程序的入口，可通过不同的命令来指定不同的操作和参数
requirements.txt：程序依赖的第三方库
README.md：提供程序的必要说明
3 关于__init__.py
可以看到，几乎每个文件夹下都有__init__.py，一个目录如果包含了__init__.py
文件，那么它就变成了一个包（package）。__init__.py可以为空，也可以定义包的属性和方法，但其必须存在，其它程序才能从这个目录中导入相应的模块或函数。例如在data/文件夹下有__init__.py，则在main.py
中就可以
| from data.dataset
import DogCat |
而如果在data/__init__.py中写入
| from .dataset
import DogCat |
则在main.py中就可以直接写为：
或者
import data;
dataset = data.DogCat |
相比于from data.dataset import DogCat更加便捷。
4 数据加载
数据的相关处理主要保存在data/dataset.py中。关于数据加载的相关操作，其基本原理就是使用Dataset进行数据集的封装，再使用Dataloader实现数据并行加载。
Kaggle提供的数据包括训练集和测试集，而我们在实际使用中，还需专门从训练集中取出一部分作为验证集。对于这三类数据集，其相应操作也不太一样，而如果专门写三个Dataset，则稍显复杂和冗余，因此这里通过加一些判断来区分。对于训练集，我们希望做一些数据增强处理，如随机裁剪、随机翻转、加噪声等，而验证集和测试集则不需要。下面看dataset.py的代码：
import os
from PIL import Image
from torch.utils import data
import numpy as np
from torchvision import transforms as T
class DogCat(data.Dataset):
def __init__(self, root, transforms=None, train=True,
test=False):
'''
目标：获取所有图片路径，并根据训练、验证、测试划分数据
'''
self.test = test
imgs = [os.path.join(root, img) for img in os.listdir(root)]
# 训练集和验证集的文件命名不一样
# test1: data/test1/8973.jpg
# train: data/train/cat.10004.jpg
if self.test:
imgs = sorted(imgs, key=lambda x: int(x.split('.')[-2].split('/')[-1]))
else:
imgs = sorted(imgs, key=lambda x: int(x.split('.')[-2]))
imgs_num = len(imgs)
# shuffle imgs
np.random.seed(100)
imgs = np.random.permutation(imgs)
# 划分训练、验证集，验证:训练 = 3:7
if self.test:
self.imgs = imgs
elif train:
self.imgs = imgs[:int(0.7*imgs_num)]
else :
self.imgs = imgs[int(0.7*imgs_num):]
if transforms is None:
# 数据转换操作，测试验证和训练的数据转换有所区别
normalize = T.Normalize(mean = [0.485, 0.456,
0.406],
std = [0.229, 0.224, 0.225])
# 测试集和验证集不用数据增强
if self.test or not train:
self.transforms = T.Compose([
T.Scale(224),
T.CenterCrop(224),
T.ToTensor(),
normalize
])
# 训练集需要数据增强
else :
self.transforms = T.Compose([
T.Scale(256),
T.RandomSizedCrop(224),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.ToTensor(),
normalize
])
def __getitem__(self, index):
'''
返回一张图片的数据
对于测试集，没有label，返回图片id，如1000.jpg返回1000
'''
img_path = self.imgs[index]
if self.test:
label = int(self.imgs[index].split('.')[-2].split('/')[-1])
else:
label = 1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1]
else 0
data = Image.open(img_path)
data = self.transforms(data)
return data, label
def __len__(self):
'''
返回数据集中所有图片的个数
'''
return len(self.imgs) |
关于数据集使用的注意事项，在上一章中已经提到，将文件读取等费时操作放在__getitem__函数中，利用多进程加速。避免一次性将所有图片都读进内存，不仅费时也会占用较大内存，而且不易进行数据增强等操作。另外在这里，我们将训练集中的30%作为验证集，可用来检查模型的训练效果，避免过拟合。
在使用时，我们可通过dataloader加载数据。
train_dataset
= DogCat(opt.train_data_root, train=True)
trainloader = DataLoader(train_dataset,
batch_size = opt.batch_size,
shuffle = True,
num_workers = opt.num_workers)
for ii, (data, label) in enumerate(trainloader):
train() |
5 模型定义
模型的定义主要保存在models/目录下，其中BasicModule是对nn.Module的简易封装，提供快速加载和保存模型的接口。
class BasicModule(t.nn.Module):
'''
封装了nn.Module，主要提供save和load两个方法
'''
def __init__(self,opt=None):
super(BasicModule,self).__init__()
self.model_name = str(type(self)) # 模型的默认名字
def load(self, path):
'''
可加载指定路径的模型
'''
self.load_state_dict(t.load(path))
def save(self, name=None):
'''
保存模型，默认使用“模型名字+时间”作为文件名，
如AlexNet_0710_23:57:29.pth
'''
if name is None:
prefix = 'checkpoints/' + self.model_name +
'_'
name = time.strftime(prefix + '%m%d_%H:%M:%S.pth')
t.save(self.state_dict(), name)
return name |
在实际使用中，直接调用model.save()及model.load(opt.load_path)即可。
其它自定义模型一般继承BasicModule，然后实现自己的模型。其中AlexNet.py实现了AlexNet，ResNet34实现了ResNet34。在models/__init__py中，代码如下：
from .AlexNet
import AlexNet
from .ResNet34 import ResNet34 |
这样在主函数中就可以写成：
| from models import
AlexNet |
或
import models
model = models.AlexNet() |
或
import models
model = getattr(models, 'AlexNet')() |
其中最后一种写法最为关键，这意味着我们可以通过字符串直接指定使用的模型，而不必使用判断语句，也不必在每次新增加模型后都修改代码。新增模型后只需要在models/__init__.py中加上
| from .new_module
import NewModule |
即可。
其它关于模型定义的注意事项，在上一章中已详细讲解，这里就不再赘述，总结起来就是：
尽量使用nn.Sequential（比如AlexNet）
将经常使用的结构封装成子Module（比如GoogLeNet的Inception结构，ResNet的Residual
Block结构）
将重复且有规律性的结构，用函数生成（比如VGG的多种变体，ResNet多种变体都是由多个重复卷积层组成）
感兴趣的 读者可以看看在`models/resnet34.py`如何用不到80行的代码(包括空行和注释)实现resnet34。当然这些模型在torchvision中有实现，而且还提供了预训练的权重，读者可以很方便的使用：
import torchvision
as tv
resnet34 = tv.models.resnet34(pretrained=True) |
6 工具函数
在项目中，我们可能会用到一些helper方法，这些方法可以统一放在utils/文件夹下，需要使用时再引入。在本例中主要是封装了可视化工具visdom的一些操作，其代码如下，在本次实验中只会用到plot方法，用来统计损失信息。
#coding:utf8
import visdom
import time
import numpy as np
class Visualizer(object):
'''
封装了visdom的基本操作，但是你仍然可以通过`self.vis.function`
或者`self.function`调用原生的visdom接口
比如
self.text('hello visdom')
self.histogram(t.randn(1000))
self.line(t.arange(0, 10),t.arange(1, 11))
'''
def __init__(self, env='default', **kwargs):
self.vis = visdom.Visdom(env=env, **kwargs)
# 画的第几个数，相当于横坐标
# 比如（’loss',23） 即loss的第23个点
self.index = {}
self.log_text = ''
def reinit(self, env='default', **kwargs):
'''
修改visdom的配置
'''
self.vis = visdom.Visdom(env=env, **kwargs)
return self
def plot_many(self, d):
'''
一次plot多个
@params d: dict (name, value) i.e. ('loss',
0.11)
'''
for k, v in d.iteritems():
self.plot(k, v)
def img_many(self, d):
for k, v in d.iteritems():
self.img(k, v)
def plot(self, name, y, **kwargs):
'''
self.plot('loss', 1.00)
'''
x = self.index.get(name, 0)
self.vis.line(Y=np.array([y]), X=np.array([x]),
win=unicode(name),
opts=dict(title=name),
update=None if x == 0 else 'append',
**kwargs
)
self.index[name] = x + 1
def img(self, name, img_, **kwargs):
'''
self.img('input_img', t.Tensor(64, 64))
self.img('input_imgs', t.Tensor(3, 64, 64))
self.img('input_imgs', t.Tensor(100, 1, 64,
64))
self.img('input_imgs', t.Tensor(100, 3, 64,
64), nrows=10)
'''
self.vis.images(img_.cpu().numpy(),
win=unicode(name),
opts=dict(title=name),
**kwargs
)
def log(self, info, win='log_text'):
'''
self.log({'loss':1, 'lr':0.0001})
'''
self.log_text += ('[{time}] {info} <br>'.format(
time=time.strftime('%m%d_%H%M%S'),\
info=info))
self.vis.text(self.log_text, win)
def __getattr__(self, name):
'''
self.function 等价于self.vis.function
自定义的plot,image,log,plot_many等除外
'''
return getattr(self.vis, name) |
7 配置文件
在模型定义、数据处理和训练等过程都有很多变量，这些变量应提供默认值，并统一放置在配置文件中，这样在后期调试、修改代码或迁移程序时会比较方便，在这里我们将所有可配置项放在config.py中。
class DefaultConfig(object):
env = 'default' # visdom 环境
model = 'AlexNet' # 使用的模型，名字必须与models/__init__.py中的名字一致
train_data_root = './data/train/' # 训练集存放路径
test_data_root = './data/test1' # 测试集存放路径
load_model_path = 'checkpoints/model.pth' # 加载预训练的模型的路径，为None代表不加载
batch_size = 128 # batch size
use_gpu = True # use GPU or not
num_workers = 4 # how many workers for loading
data
print_freq = 20 # print info every N batch
debug_file = '/tmp/debug' # if os.path.exists(debug_file):
enter ipdb
result_file = 'result.csv'
max_epoch = 10
lr = 0.1 # initial learning rate
lr_decay = 0.95 # when val_loss increase, lr
= lr*lr_decay
weight_decay = 1e-4 # 损失函数 |
可配置的参数主要包括：
数据集参数（文件路径、batch_size等）
训练参数（学习率、训练epoch等）
模型参数
这样我们在程序中就可以这样使用：
import models
from config import DefaultConfig
opt = DefaultConfig()
lr = opt.lr
model = getattr(models, opt.model)
dataset = DogCat(opt.train_data_root) |
这些都只是默认参数，在这里还提供了更新函数，根据字典更新配置参数。
def parse(self,
kwargs):
'''
根据字典kwargs 更新 config参数
'''
# 更新配置参数
for k, v in kwargs.iteritems():
if not hasattr(self, k):
# 警告还是报错，取决于你个人的喜好
warnings.warn("Warning: opt has not attribut
%s" %k)
setattr(self, k, v)
# 打印配置信息
print('user config:')
for k, v in self.__class__.__dict__.iteritems():
if not k.startswith('__'):
print(k, getattr(self, k)) |
这样我们在实际使用时，并不需要每次都修改config.py，只需要通过命令行传入所需参数，覆盖默认配置即可。
例如：
opt = DefaultConfig()
new_config = {'lr':0.1,'use_gpu':False}
opt.parse(new_config)
opt.lr == 0.1 |
8 main.py
在讲解主程序main.py之前，我们先来看看2017年3月谷歌开源的一个命令行工具fire
，通过pip install fire即可安装。下面来看看fire的基础用法，假设example.py文件内容如下：
import fire
def add(x, y):
return x + y
def mul(**kwargs):
a = kwargs['a']
b = kwargs['b']
return a * b
if __name__ == '__main__':
fire.Fire() |
那么我们可以使用：
python example.py
add 1 2 # 执行add(1, 2)
python example.py mul --a=1 --b=2 # 执行mul(a=1,
b=2),kwargs={'a':1, 'b':2}
python example.py add --x=1 --y=2 # 执行add(x=1,
y=2) |
可见，只要在程序中运行fire.Fire()，即可使用命令行参数python file <function>
[args,] {--kwargs,}。fire还支持更多的高级功能，具体请参考官方指南 。
在主程序main.py中，主要包含四个函数，其中三个需要命令行执行，main.py的代码组织结构如下：
def train(**kwargs):
'''
训练
'''
pass
def val(model, dataloader):
'''
计算模型在验证集上的准确率等信息，用以辅助训练
'''
pass
def test(**kwargs):
'''
测试（inference）
'''
pass
def help():
'''
打印帮助的信息
'''
print('help')
if __name__=='__main__':
import fire
fire.Fire() |
根据fire的使用方法，可通过python main.py <function> --args=xx的方式来执行训练或者测试。
8.1 训练
训练的主要步骤如下：
定义网络
定义数据
定义损失函数和优化器
计算重要指标
开始训练
训练网络
可视化各种指标
计算在验证集上的指标
训练函数的代码如下：
def train(**kwargs):
# 根据命令行参数更新配置
opt.parse(kwargs)
vis = Visualizer(opt.env)
# step1: 模型
model = getattr(models, opt.model)()
if opt.load_model_path:
model.load(opt.load_model_path)
if opt.use_gpu: model.cuda()
# step2: 数据
train_data = DogCat(opt.train_data_root,train=True)
val_data = DogCat(opt.train_data_root,train=False)
train_dataloader = DataLoader(train_data,opt.batch_size,
shuffle=True,
num_workers=opt.num_workers)
val_dataloader = DataLoader(val_data,opt.batch_size,
shuffle=False,
num_workers=opt.num_workers)
# step3: 目标函数和优化器
criterion = t.nn.CrossEntropyLoss()
lr = opt.lr
optimizer = t.optim.Adam(model.parameters(),
lr = lr,
weight_decay = opt.weight_decay)
# step4: 统计指标：平滑处理之后的损失，还有混淆矩阵
loss_meter = meter.AverageValueMeter()
confusion_matrix = meter.ConfusionMeter(2)
previous_loss = 1e100
# 训练
for epoch in range(opt.max_epoch):
loss_meter.reset()
confusion_matrix.reset()
for ii,(data,label) in enumerate(train_dataloader):
# 训练模型
input = Variable(data)
target = Variable(label)
if opt.use_gpu:
input = input.cuda()
target = target.cuda()
optimizer.zero_grad()
score = model(input)
loss = criterion(score,target)
loss.backward()
optimizer.step()
# 更新统计指标以及可视化
loss_meter.add(loss.data[0])
confusion_matrix.add(score.data, target.data)
if ii%opt.print_freq==opt.print_freq-1:
vis.plot('loss', loss_meter.value()[0])
# 如果需要的话，进入debug模式
if os.path.exists(opt.debug_file):
import ipdb;
ipdb.set_trace()
model.save()
# 计算验证集上的指标及可视化
val_cm,val_accuracy = val(model,val_dataloader)
vis.plot('val_accuracy',val_accuracy)
vis.log("epoch:{epoch},lr:{lr}, loss:{loss},train_cm:{train_cm},val_cm:{val_cm}"
.format(
epoch = epoch,
loss = loss_meter.value()[0],
val_cm = str(val_cm.value()),
train_cm=str(confusion_matrix.value()),
lr=lr))
# 如果损失不再下降，则降低学习率
if loss_meter.value()[0] > previous_loss:
lr = lr * opt.lr_decay
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr
previous_loss = loss_meter.value()[0] |
这里用到了PyTorchNet里面的一个工具: meter。meter提供了一些轻量级的工具，用于帮助用户快速统计训练过程中的一些指标。AverageValueMeter能够计算所有数的平均值和标准差，这里用来统计一个epoch中损失的平均值。confusionmeter用来统计分类问题中的分类情况，是一个比准确率更详细的统计指标。例如对于表格6-1，共有50张狗的图片，其中有35张被正确分类成了狗，还有15张被误判成猫；共有100张猫的图片，其中有91张被正确判为了猫，剩下9张被误判成狗。相比于准确率等统计信息，混淆矩阵更能体现分类的结果，尤其是在样本比例不均衡的情况下。
8.2 验证
验证相对来说比较简单，但要注意需将模型置于验证模式(model.eval())，验证完成后还需要将其置回为训练模式(model.train())，这两句代码会影响BatchNorm和Dropout等层的运行模式。代码如下。
def val(model,dataloader):
'''
计算模型在验证集上的准确率等信息
'''
# 把模型设为验证模式
model.eval()
confusion_matrix = meter.ConfusionMeter(2)
for ii, data in enumerate(dataloader):
input, label = data
val_input = Variable(input, volatile=True)
val_label = Variable(label.long(), volatile=True)
if opt.use_gpu:
val_input = val_input.cuda()
val_label = val_label.cuda()
score = model(val_input)
confusion_matrix.add(score.data.squeeze(), label.long())
# 把模型恢复为训练模式
model.train()
cm_value = confusion_matrix.value()
accuracy = 100. * (cm_value[0][0] + cm_value[1][1])
/\
(cm_value.sum())
return confusion_matrix, accuracy |
8.3 测试
测试时，需要计算每个样本属于狗的概率，并将结果保存成csv文件。测试的代码与验证比较相似，但需要自己加载模型和数据。
def test(**kwargs):
opt.parse(kwargs)
# 模型
model = getattr(models, opt.model)().eval()
if opt.load_model_path:
model.load(opt.load_model_path)
if opt.use_gpu: model.cuda()
# 数据
train_data = DogCat(opt.test_data_root,test=True)
test_dataloader = DataLoader(train_data,\
batch_size=opt.batch_size,\
shuffle=False,\
num_workers=opt.num_workers)
results = []
for ii,(data,path) in enumerate(test_dataloader):
input = t.autograd.Variable(data,volatile =
True)
if opt.use_gpu: input = input.cuda()
score = model(input)
probability = t.nn.functional.softmax\
(score)[:,1].data.tolist()
batch_results = [(path_,probability_) \
for path_,probability_ in zip(path,probability)
]
results += batch_results
write_csv(results,opt.result_file)
return results |
8.4 帮助函数
为了方便他人使用, 程序中还应当提供一个帮助函数，用于说明函数是如何使用。程序的命令行接口中有众多参数，如果手动用字符串表示不仅复杂，而且后期修改config文件时，还需要修改对应的帮助信息，十分不便。这里使用了Python标准库中的inspect方法，可以自动获取config的源代码。help的代码如下:
def help():
'''
打印帮助的信息： python file.py help
'''
print('''
usage : python {0} <function> [--args=value,]
<function> := train | test | help
example:
python {0} train --env='env0701' --lr=0.01
python {0} test --dataset='path/to/dataset/root/'
python {0} help
avaiable args:'''.format(__file__))
from inspect import getsource
source = (getsource(opt.__class__))
print(source) |
当用户执行python main.py help的时候，会打印如下帮助信息：
usage : python
main.py <function> [--args=value,]
<function>
:= train | test | help
example:
python main.py train --env='env0701' --lr=0.01
python main.py test --dataset='path/to/dataset/'
python main.py help
avaiable args:
class DefaultConfig(object):
env = 'default' # visdom 环境
model = 'AlexNet' # 使用的模型
train_data_root = './data/train/' # 训练集存放路径
test_data_root = './data/test1' # 测试集存放路径
load_model_path = 'checkpoints/model.pth' # 加载预训练的模型
batch_size = 128 # batch size
use_gpu = True # user GPU or not
num_workers = 4 # how many workers for loading
data
print_freq = 20 # print info every N batch
debug_file = '/tmp/debug'
result_file = 'result.csv' # 结果文件
max_epoch = 10
lr = 0.1 # initial learning rate
lr_decay = 0.95 # when val_loss increase, lr
= lr*lr_decay
weight_decay = 1e-4 # 损失函数 |
9 使用
正如help函数的打印信息所述，可以通过命令行参数指定变量名.下面是三个使用例子，fire会将包含-的命令行参数自动转层下划线_，也会将非数值的值转成字符串。所以--train-data-root=data/train和--train_data_root='data/train'是等价的
# 训练模型
python main.py train
--train-data-root=data/train/
--load-model-path='checkpoints/resnet34_16:53:00.pth'
--lr=0.005
--batch-size=32
--model='ResNet34'
--max-epoch = 20
# 测试模型
python main.py test
--test-data-root=data/test1
--load-model-path='checkpoints/resnet34_00:23:05.pth'
--batch-size=128
--model='ResNet34'
--num-workers=12
# 打印帮助信息
python main.py help |
10 争议
以上的程序设计规范带有作者强烈的个人喜好，并不想作为一个标准，而是作为一个提议和一种参考。上述设计在很多地方还有待商榷，例如对于训练过程是否应该封装成一个trainer对象，或者直接封装到BaiscModule的train方法之中。对命令行参数的处理也有不少值得讨论之处。因此不要将本文中的观点作为一个必须遵守的规范，而应该看作一个参考。
本章中的设计可能会引起不少争议，其中比较值得商榷的部分主要有以下几个方面：
第一个是命令行参数的设置。目前大多数程序都是使用Python标准库中的argparse来处理命令行参数，也有些使用比较轻量级的click。这种处理相对来说对命令行的支持更完备，但根据作者的经验来看，这种做法不够直观，并且代码量相对来说也较多。比如argparse，每次增加一个命令行参数，都必须写如下代码
parser.add_argument('-save-interval',
type=int,\
default=500,
help='how many steps to wait before saving [default:500]') |
在我眼中，这种实现方式远不如一个专门的config.py来的直观和易用。尤其是对于使用 Jupyter
notebook或IPython等交互式调试的用户来说，argparse较难使用。
第二个是模型训练的方式。有不少人喜欢将模型的训练过程集成于模型的定义之中，代码结构如下所示：
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self,opt):
self.dataloader = Dataloader(opt)
self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(),lr=0.001)
self.lr = opt.lr
self.model = make_model()
def forward(self,input):
pass
def train_(self):
# 训练模型
for epoch in range(opt.max_epoch)
for ii,data in enumerate(self.dataloader):
self.train_step(data)
model.save()
def train_step(self):
pass |
抑或是专门设计一个Trainer对象，形如：
import heapq
from torch.autograd import Variable
class Trainer(object):
def __init__(self, model=None, criterion=None,
optimizer=None, dataset=None):
self.model = model
self.criterion = criterion
self.optimizer = optimizer
self.dataset = dataset
self.iterations = 0
def run(self, epochs=1):
for i in range(1, epochs + 1):
self.train()
def train(self):
for i, data in enumerate(self.dataset, self.iterations
+ 1):
batch_input, batch_target = data
self.call_plugins('batch', i, batch_input, batch_target)
input_var = Variable(batch_input)
target_var = Variable(batch_target)
plugin_data = [None, None]
def closure():
batch_output = self.model(input_var)
loss = self.criterion(batch_output, target_var)
loss.backward()
if plugin_data[0] is None:
plugin_data[0] = batch_output.data
plugin_data[1] = loss.data
return loss
self.optimizer.zero_grad()
self.optimizer.step(closure)
self.iterations += i |
还有一些人喜欢模仿keras和scikit-learn的设计，设计一个fit接口。
对读者来说，这些处理方式很难说哪个更好或更差，找到最适合自己的方法才是最好的。
本指南的配套代码地址： chenyuntc/pytorch-best-practice |
