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13 个一定要知道的 PyTorch 特性
技术讨论
来源: AI公园 作者:MARCIN ZABŁOCKIMARCIN ZABŁOCKI编译:ronghuaiyang


导读

PyTorch使用上的13个特性,确实非常的有用。

PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架,使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch的学习曲线并不是那么陡峭,但在其中实现高效和干净的代码可能会很棘手。在使用它超过2年之后,以下是我最喜欢的PyTorch功能,我希望我一开始学习它就知道。


1. DatasetFolder

当学习PyTorch时,人们首先要做的事情之一是实现自己的某种Dataset 。这是一个低级错误,没有必要浪费时间写这样的东西。通常,数据集要么是数据列表(或者是numpy数组),要么磁盘上的文件。所以,把数据在磁盘上组织好,要比写一个自定义的Dataset来加载某种奇怪的格式更好。分类器最常见的数据格式之一,是有一个带有子文件夹的目录,子文件夹表示类,子文件夹中的文件表示样本,如下所示。

folder/class_0/file1.txtfolder/class_0/file2.txtfolder/class_0/...folder/class_1/file3.txtfolder/class_1/file4.txtfolder/class_2/file5.txtfolder/class_2/...

有一个内置的方式来加载这类数据集,不管你的数据是图像,文本文件或其他什么,只要使用'DatasetFolder就可以了。令人惊讶的是,这个类是torchvision包的一部分,而不是核心PyTorch。这个类非常全面,你可以从文件夹中过滤文件,使用自定义代码加载它们,并动态转换原始文件。例子:

from torchvision.datasets import DatasetFolderfrom pathlib import Path# I have text files in this folderds = DatasetFolder("/Users/marcin/Dev/tmp/my_text_dataset",     loader=lambda path: Path(path).read_text(),    extensions=(".txt",), #only load .txt files    transform=lambda text: text[:100], # only take first 100 characters)# Everything you need is already therelen(ds), ds.classes, ds.class_to_idx(20, ['novels', 'thrillers'], {'novels': 0, 'thrillers': 1})

如果你在处理图像,还有一个torchvision.datasets.ImageFolder类,它基于DatasetLoader,它被预先配置为加载图像。


2. 尽量少用 .to(device) ,用 zeros_like / ones_like 之类的代替

我读过很多来自GitHub仓库的PyTorch代码。最让我恼火的是,几乎在每个repo中都有许多*.to(device)行,它们将数据从CPU或GPU转移到其他地方。这样的语句通常会出现在大量的repos或初学者教程中。我强烈建议尽可能少地实现这类操作,并依赖内置的PyTorch功能自动实现这类操作。到处使用.to(device)通常会导致性能下降,还会出现异常:

Expected object of device type cuda but got device type cpu

显然,有些情况下你无法回避它,但大多数情况(如果不是全部)都在这里。其中一种情况是初始化一个全0或全1的张量,这在深度神经网络计算损失的的时候是经常发生的,模型的输出已经在cuda上了,你需要另外的tensor也是在cuda上,这时,你可以使用*_like操作符:

my_output # on any device, if it's cuda then my_zeros will also be on cudamy_zeros = torch.zeros_like(my_output_from_model)

在内部,PyTorch所做的是调用以下操作:

my_zeros = torch.zeros(my_output.size(), dtype=my_output.dtype, layout=my_output.layout, device=my_output.device)

所以所有的设置都是正确的,这样就减少了代码中出现错误的概率。类似的操作包括:

torch.zeros_like()
torch.ones_like()
torch.rand_like()
torch.randn_like()
torch.randint_like()
torch.empty_like()
torch.full_like()


3. Register Buffer ( nn.Module.register_buffer)

这将是我劝人们不要到处使用 .to(device) 的下一步。有时,你的模型或损失函数需要有预先设置的参数,并在调用forward时使用,例如,它可以是一个“权重”参数,它可以缩放损失或一些固定张量,它不会改变,但每次都使用。对于这种情况,请使用nn.Module.register_buffer 方法,它告诉PyTorch将传递给它的值存储在模块中,并将这些值随模块一起移动。如果你初始化你的模块,然后将它移动到GPU,这些值也会自动移动。此外,如果你保存模块的状态,buffers也会被保存!一旦注册,这些值就可以在forward函数中访问,就像其他模块的属性一样。

from torch import nn
import torch

class ModuleWithCustomValues(nn.Module):
    def __init__(self, weights, alpha):
        super().__init__()
        self.register_buffer("weights", torch.tensor(weights))
        self.register_buffer("alpha", torch.tensor(alpha))

    def forward(self, x):
        return x * self.weights + self.alpha

m = ModuleWithCustomValues(
    weights=[1.0, 2.0], alpha=1e-4
)
m(torch.tensor([1.23, 4.56]))
tensor([1.2301, 9.1201])


4. Built-in Identity()

有时候,当你使用迁移学习时,你需要用1:1的映射替换一些层,可以用nn.Module来实现这个目的,只返回输入值。PyTorch内置了这个类。例子,你想要在分类层之前从一个预训练过的ResNet50获取图像表示。以下是如何做到这一点:

from torchvision.models import resnet50model = resnet50(pretrained=True)model.fc = nn.Identity()last_layer_output = model(torch.rand((1, 3, 224, 224)))last_layer_output.shapetorch.Size([1, 2048])


5. Pairwise distances: torch.cdist

下次当你遇到计算两个张量之间的欧几里得距离(或者一般来说:p范数)的问题时,请记住torch.cdist。它确实做到了这一点,并且在使用欧几里得距离时还自动使用矩阵乘法,从而提高了性能。

points1 = torch.tensor([[0.0, 0.0], [1.0, 1.0], [2.0, 2.0]])points2 = torch.tensor([[0.0, 0.0], [-1.0, -1.0], [-2.0, -2.0], [-3.0, -3.0]]) # batches don't have to be equaltorch.cdist(points1, points2, p=2.0)tensor([[0.0000, 1.4142, 2.8284, 4.2426],        [1.4142, 2.8284, 4.2426, 5.6569],        [2.8284, 4.2426, 5.6569, 7.0711]])

没有矩阵乘法或有矩阵乘法的性能,在我的机器上使用mm时,速度快了2倍以上。

%%timeitpoints1 = torch.rand((512, 2))points2 = torch.rand((512, 2))torch.cdist(points1, points2, p=2.0, compute_mode="donot_use_mm_for_euclid_dist")

867µs±142µs per loop (mean±std. dev. of 7 run, 1000 loop each)

%%timeitpoints1 = torch.rand((512, 2))points2 = torch.rand((512, 2))torch.cdist(points1, points2, p=2.0)

417µs±52.9µs per loop (mean±std. dev. of 7 run, 1000 loop each)


6. Cosine similarity: F.cosine_similarity

与上一点相同,计算欧几里得距离并不总是你需要的东西。当处理向量时,通常余弦相似度是选择的度量。PyTorch也有一个内置的余弦相似度实现。

import torch.nn.functional as Fvector1 = torch.tensor([0.0, 1.0])vector2 = torch.tensor([0.05, 1.0])print(F.cosine_similarity(vector1, vector2, dim=0))vector3 = torch.tensor([0.0, -1.0])print(F.cosine_similarity(vector1, vector3, dim=0))tensor(0.9988)tensor(-1.)

PyTorch中批量计算余弦距离

import torch.nn.functional as Fbatch_of_vectors = torch.rand((4, 64))similarity_matrix = F.cosine_similarity(batch_of_vectors.unsqueeze(1), batch_of_vectors.unsqueeze(0), dim=2)similarity_matrixtensor([[1.0000, 0.6922, 0.6480, 0.6789],        [0.6922, 1.0000, 0.7143, 0.7172],        [0.6480, 0.7143, 1.0000, 0.7312],        [0.6789, 0.7172, 0.7312, 1.0000]])


7. 归一化向量: F.normalize

最后一点仍然与向量和距离有松散的联系,那就是归一化:通常是通过改变向量的大小来提高计算的稳定性。最常用的归一化是L2,可以在PyTorch中按如下方式应用:

vector = torch.tensor([99.0, -512.0, 123.0, 0.1, 6.66])normalized_vector = F.normalize(vector, p=2.0, dim=0)normalized_vectortensor([ 1.8476e-01, -9.5552e-01,  2.2955e-01,  1.8662e-04,  1.2429e-02])

在PyTorch中执行归一化的旧方法是:

vector = torch.tensor([99.0, -512.0, 123.0, 0.1, 6.66])normalized_vector = vector / torch.norm(vector, p=2.0)normalized_vectortensor([ 1.8476e-01, -9.5552e-01,  2.2955e-01,  1.8662e-04,  1.2429e-02])

在PyTorch中批量进行L2归一化

batch_of_vectors = torch.rand((4, 64))normalized_batch_of_vectors = F.normalize(batch_of_vectors, p=2.0, dim=1)normalized_batch_of_vectors.shape, torch.norm(normalized_batch_of_vectors, dim=1) # all vectors will have length of 1.0(torch.Size([4, 64]), tensor([1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000]))


8. 线性层 + 分块技巧 (torch.chunk)

这是我最近发现的一个有创意的技巧。假设你想把你的输入映射到N个不同的线性投影中。你可以通过创建Nnn.Linear来做到这一点。或者你也可以创建一个单一的线性层,做一个向前传递,然后将输出分成N块。这种方法通常会带来更高的性能,所以这是一个值得记住的技巧。

d = 1024batch = torch.rand((8, d))layers = nn.Linear(d, 128, bias=False), nn.Linear(d, 128, bias=False), nn.Linear(d, 128, bias=False)one_layer = nn.Linear(d, 128 * 3, bias=False)%%timeito1 = layers[0](batch)o2 = layers[1](batch)o3 = layers[2](batch)

289 µs ± 30.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%%timeito1, o2, o3 = torch.chunk(one_layer(batch), 3, dim=1)

202 µs ± 8.09 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)


9. Masked select (torch.masked_select)

有时你只需要对输入张量的一部分进行计算。给你一个例子:你想计算的损失只在满足某些条件的张量上。为了做到这一点,你可以使用torch.masked_select,注意,当需要梯度时也可以使用这个操作。

data = torch.rand((3, 3)).requires_grad_()print(data)mask = data > data.mean()print(mask)torch.masked_select(data, mask)tensor([[0.0582, 0.7170, 0.7713],        [0.9458, 0.2597, 0.6711],        [0.2828, 0.2232, 0.1981]], requires_grad=True)tensor([[False,  True,  True],        [ True, False,  True],        [False, False, False]])tensor([0.7170, 0.7713, 0.9458, 0.6711], grad_fn=<MaskedSelectBackward>)

直接在tensor上应用mask

类似的行为可以通过使用mask作为输入张量的 “indexer”来实现。

data[mask]tensor([0.7170, 0.7713, 0.9458, 0.6711], grad_fn=<IndexBackward>)

有时,一个理想的解决方案是用0填充mask中所有的False值,可以这样做:

data * masktensor([[0.0000, 0.7170, 0.7713],        [0.9458, 0.0000, 0.6711],        [0.0000, 0.0000, 0.0000]], grad_fn=<MulBackward0>)


10. 使用 torch.where来对tensors加条件

当你想把两个张量结合在一个条件下这个函数很有用,如果条件是真,那么从第一个张量中取元素,如果条件是假,从第二个张量中取元素。

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], requires_grad=True)y = -xcondition_or_mask = x <= 3.0torch.where(condition_or_mask, x, y)tensor([ 1.,  2.,  3., -4., -5.], grad_fn=<SWhereBackward>)

11. 在给定的位置给张量填入值(Tensor.scatter)

这个函数的用例如下,你想用给定位置下另一个张量的值填充一个张量。一维张量更容易理解,所以我将先展示它,然后继续更高级的例子。

data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])index = torch.tensor([0, 1])values = torch.tensor([-1, -2, -3, -4, -5])data.scatter(0, index, values)tensor([-1, -2,  3,  4,  5])

上面的例子很简单,但是现在看看如果将index改为index = torch.tensor([0, 1, 4])会发生什么:

data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])index = torch.tensor([0, 1, 4])values = torch.tensor([-1, -2, -3, -4, -5])data.scatter(0, index, values)tensor([-1, -2,  3,  4, -3])

为什么最后一个值是-3,这是反直觉的,对吧?这是PyTorch scatter函数的中心思想。index变量表示data张量的第i个值应该放在values张量的哪个位置。我希望下面的简单python版的这个操作能让你更明白:

data_orig = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])index = torch.tensor([0, 1, 4])values = torch.tensor([-1, -2, -3, -4, -5])scattered = data_orig.scatter(0, index, values)data = data_orig.clone()for idx_in_values, where_to_put_the_value in enumerate(index):    what_value_to_put = values[idx_in_values]    data[where_to_put_the_value] = what_value_to_putdata, scattered(tensor([-1, -2,  3,  4, -3]), tensor([-1, -2,  3,  4, -3]))

2D数据的PyTorch scatter例子

始终记住,index的形状与values的形状相关,而index中的值对应于data中的位置。

data = torch.zeros((4, 4)).float()index = torch.tensor([    [0, 1],    [2, 3],    [0, 3],    [1, 2]])values = torch.arange(1, 9).float().view(4, 2)values, data.scatter(1, index, values)(tensor([[1., 2.],        [3., 4.],        [5., 6.],        [7., 8.]]),tensor([[1., 2., 0., 0.],        [0., 0., 3., 4.],        [5., 0., 0., 6.],        [0., 7., 8., 0.]]))


12. 在网络中进行图像插值 (F.interpolate)

当我学习PyTorch时,我惊讶地发现,实际上可以在前向传递中调整图像(或任何中间张量),并保持梯度流。这种方法在使用CNN和GANs时特别有用。

# image from https://commons.wikimedia.org/wiki/File:A_female_British_Shorthair_at_the_age_of_20_months.jpgimg = Image.open("./cat.jpg")img

file

to_pil_image(    F.interpolate(to_tensor(img).unsqueeze(0),  # batch of size 1                  mode="bilinear",                   scale_factor=2.0,                   align_corners=False).squeeze(0) # remove batch dimension)

file

看看梯度流是如何保存的:

F.interpolate(to_tensor(img).unsqueeze(0).requires_grad_(),                  mode="bicubic",                   scale_factor=2.0,                   align_corners=False)tensor([[[[0.9216, 0.9216, 0.9216,  ..., 0.8361, 0.8272, 0.8219],    [0.9214, 0.9214, 0.9214,  ..., 0.8361, 0.8272, 0.8219],    [0.9212, 0.9212, 0.9212,  ..., 0.8361, 0.8272, 0.8219],    ...,    [0.9098, 0.9098, 0.9098,  ..., 0.3592, 0.3486, 0.3421],    [0.9098, 0.9098, 0.9098,  ..., 0.3566, 0.3463, 0.3400],    [0.9098, 0.9098, 0.9098,  ..., 0.3550, 0.3449, 0.3387]],    [[0.6627, 0.6627, 0.6627,  ..., 0.5380, 0.5292, 0.5238],    [0.6626, 0.6626, 0.6626,  ..., 0.5380, 0.5292, 0.5238],    [0.6623, 0.6623, 0.6623,  ..., 0.5380, 0.5292, 0.5238],    ...,    [0.6196, 0.6196, 0.6196,  ..., 0.3631, 0.3525, 0.3461],    [0.6196, 0.6196, 0.6196,  ..., 0.3605, 0.3502, 0.3439],    [0.6196, 0.6196, 0.6196,  ..., 0.3589, 0.3488, 0.3426]],    [[0.4353, 0.4353, 0.4353,  ..., 0.1913, 0.1835, 0.1787],    [0.4352, 0.4352, 0.4352,  ..., 0.1913, 0.1835, 0.1787],    [0.4349, 0.4349, 0.4349,  ..., 0.1913, 0.1835, 0.1787],    ...,    [0.3333, 0.3333, 0.3333,  ..., 0.3827, 0.3721, 0.3657],    [0.3333, 0.3333, 0.3333,  ..., 0.3801, 0.3698, 0.3635],    [0.3333, 0.3333, 0.3333,  ..., 0.3785, 0.3684, 0.3622]]]],grad_fn=<UpsampleBicubic2DBackward1>)


13. 将图像做成网格 (torchvision.utils.make_grid)

当使用PyTorch和torchvision时,不需要使用matplotlib或一些外部库来复制粘贴代码来显示图像网格。只要使用torchvision.utils.make_grid就行了。

from torchvision.utils import make_gridfrom torchvision.transforms.functional import to_tensor, to_pil_imagefrom PIL import Imageimg = Image.open("./cat.jpg")to_pil_image(    make_grid(        [to_tensor(i) for i in [img, img, img]],         nrow=2, # number of images in single row         padding=5 # "frame" size     ))

file

—END—


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本文英文原文:https://zablo.net/blog/post/pytorch-13-features-you-should-know/![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/KYSDTmOVZvpmFrbfDpIqUzKUXovs6JjiaCcU6JMolhnvpKCJJfCYUGKYCzyUW0MtibJwnUuuZpCPiaiaHu5NtzRGyA/640?wx_fmt=jpeg)请长按或扫描二维码关注本公众号

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