深度学习-Softmax回归+损失函数+图像分类数据集

Softmax回归

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回归 VS 分类

回归估计一个连续值

分类预测一个离散类别
例如：
MNIST：手写数字识别（10类）

ImageNet：自然物体分类（1000类）

Kaggle上的分类问题

将人类蛋白质显微镜图片分为28类

将恶意软件分为9个类别

将恶意的Wikipedia评论分成7类

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从回归到多类分类

回归

单连续数值输出
自然区间R
跟真实值的区别作为损失

分类

通常多个输出
输出i是预测为第i类的置信度

解释举例说明：

softmax回归原理及损失函数-跟李沐老师动手学深度学习

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从回归到多类分类-均方损失

对类别进行一位有效编码

使用均方损失训练

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从回归到多类分类-无校验比例

最大值预测

选取i，使得最大化$O_i$的置信度的值作为预测。其中$O_i$中的i是预测的标号，叫做one-hot（独热编码）

需要更置信的识别正确类（大余量）

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从回归到多类分类-校验比例

输出匹配概率（非负，和为1）

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Softmax和交叉熵损失

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在Pycharm中损失函数中，它默认的是e为底，log不写参数时的底数取决于具体的上下文和所使用的工具或库。在数学中，通常默认为10；在编程中，可能会因库或语言的不同而有所差异。

需要用到数学中的log公式：

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总结

Softmax回归是一个多类分类模型
使用Softmax操作子得到每个类的预测置信度
使用交叉熵来衡量预测和标号的区别

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损失函数

损失函数：用来衡量预测值和真实值之间的区别，是机器学习里面一个重要的概念。
三个常用的损失函数 L2 loss、L1 loss、Huber’s Robust loss

均方损失

① 蓝色曲线为当y=0时，变换预测值y'所获得的曲线。 ② 绿色曲线为当y=0时，变换y'所获得的曲线是似然函数，即$1^{-l(y,y')}$，似然函数呈高斯分布。最小化损失函数就是最大化似然函数。 ③ 橙色曲线为损失函数的梯度，梯度是一次函数，所以穿过原点。

④ 在梯度下降的时候，我们是对负梯度方向来更新我们的参数。所以它的导数就决定我们是如何更新我们的参数的。当预测值y’跟真实值y隔的比较远的时候，(真实值y为0，预测值就是下面的曲线里的x轴)，梯度比较大，所以参数更新比较多。
⑤ 随着预测值靠近真实值的时候，梯度越来越小，意味着对参数的更新的幅度越来越小。

当我对于离原点比较远的时候，我不一定想要那么大的梯度来更新我的参数。所以另外一个选择是考虑绝对值损失函数。

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绝对值损失函数

①主要特性：当预测值和真实值隔的比较远时，不管有多远，我的梯度永远是常数。所以权重的更新也不是特别大。会带来很多稳定性的好处。 ② 它的缺点是在零点处不可导，并在零点处左右有±1的变化，这个不平滑性导致预测值与真实值靠的比较近的时候，也就是优化到末期的时候，可能会不那么稳定。

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鲁棒损失

① 结合L1 loss 和L2 loss损失。
定义：当预测值和真实值差的比较大时，绝对值大于1的时候是一个绝对值误差。当预测值和真实值靠的比较近的时候就是一个平方误差。

当y’大于1或小于-1的时候，它的导数是常数，在之间的时候是一个渐变的过程。
它的好处：当预测值和真实值差的比较远的时候，梯度比较均匀的力度往回拉。当靠近的时候（优化比较默契的时候），梯度的绝对值会越来越小，从而保证优化的平滑。

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图像分类数据集

MNIST数据集是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集。

FashionMNIST是一个常用的数据集，它包含70,000个28x28的灰度图片，分为10个类别，每个类别有7,000个样本。其中，60,000个样本用于训练，10,000个样本用于测试。

通过框架中内置函数将FashionMNIST数据集下载并读取到内存中

import torchvision
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2ld2l.use_svg_display()
# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式
# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间,将其归一化到[0.0, 1.0]范围。
trans = transforms.ToTensor()#预处理
#第一个参数数据集的根目录，第二个参数加载训练数据集，第三个参数使用上面定义的转换对象，第四个参数如果数据集不在指定的根目录下，则从互联网上下载。
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
print(len(mnist_train)) # 训练数据集长度
print(len(mnist_test))  # 测试数据集长度print(mnist_train[0][0].shape) #第一张图片的形状，黑白图片，所以RGB的channel为1。
print(mnist_train[0][1]) # [0][0]表示第一个样本的图片信息，[0][1]表示该样本对应的标签值

结果：

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可视化数据集的函数

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2ldef get_fashion_mnist_labels(labels):"""返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat','sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']return [text_labels[int(i)] for i in labels]def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):"""Plot a list of images."""#元组figsize，它表示图形的宽度和高度。图形的宽度是列数（num_cols）乘以一个放缩比例因子（scale），而高度是行数（num_rows）乘以相同的放缩比例因子。# 传进来的图像尺寸，scale 为放缩比例因子figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)#_, axes: 返回的图形对象和子图坐标轴对象的列表分别赋值给_和axes。axes是一个二维数组，其中包含了所有子图的坐标轴对象，可以通过索引来访问和修改它们。_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)print(_)print(axes)  # axes 为构建的两行九列的画布#将二维数组转换为一维数组。可以更容易地遍历所有的子图，而不需要考虑它们的原始二维布局。axes = axes.flatten()print(axes)  # axes 变成一维数据for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):if i < 1:print("i:", i)print("ax,img:", ax, img)if torch.is_tensor(img):# 图片张量ax.imshow(img.numpy())ax.set_title(titles[i])else:# PIL图片ax.imshow(img)d2l.use_svg_display()
# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式
# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))  # X，y 为仅抽取一次的18个样本的图片、以及对应的标签值
#show_images用来显示一批图像。.reshape(18, 28, 28) 意味着 X 被重新塑形为一个包含 18 个图像的数据集，每个图像的大小是 28x28 像素。
#2, 9: 这两个参数指定了如何在一个网格中布局显示的图像。在一个 2 行 9 列的网格中显示图像。因此，总共会显示 2x9=18 个图像，与 X.reshape(18, 28, 28) 中的图像数量相匹配。
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y))

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几个样本的图像及其相应的标签

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2ldef get_fashion_mnist_labels(labels):"""返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat','sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']return [text_labels[int(i)] for i in labels]def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):"""Plot a list of images."""figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)  # 传进来的图像尺寸，scale 为放缩比例因子_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)axes = axes.flatten()for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):if torch.is_tensor(img):# 图片张量ax.imshow(img.numpy())ax.set_title(titles[i])ax.axis('off')  # 隐藏坐标轴else:# PIL图片ax.imshow(img)d2l.use_svg_display()
# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式
# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))  # X，y 为仅抽取一次的18个样本的图片、以及对应的标签值
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y))
d2l.plt.show()#在PyCharm等IDE中可能需要显式调用show()来显示图形

结果：

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读取一小批量数据，大小为batch_size

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transformsdef get_fashion_mnist_labels(labels):"""返回Fashion-MNIST数据集的文本标签"""text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat','sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']return [text_labels[int(i)] for i in labels]def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5):"""Plot a list of images."""#元组figsize，它表示图形的宽度和高度。图形的宽度是列数（num_cols）乘以一个放缩比例因子（scale），而高度是行数（num_rows）乘以相同的放缩比例因子。# 传进来的图像尺寸，scale 为放缩比例因子figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)#_, axes: 返回的图形对象和子图坐标轴对象的列表分别赋值给_和axes。axes是一个二维数组，其中包含了所有子图的坐标轴对象，可以通过索引来访问和修改它们。_, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)#将二维数组转换为一维数组。可以更容易地遍历所有的子图，而不需要考虑它们的原始二维布局。axes = axes.flatten()for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):if torch.is_tensor(img):# 图片张量ax.imshow(img.numpy())ax.set_title(titles[i])else:# PIL图片ax.imshow(img)def get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取的数据"""return 4# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式
# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间
trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
# batch_size用于图像显示
X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18)))  # X，y 为仅抽取一次的18个样本的图片、以及对应的标签值
# show_images用来显示一批图像。.reshape(18, 28, 28) 意味着 X 被重新塑形为一个包含 18 个图像的数据集，每个图像的大小是 28x28 像素。
# 2, 9: 这两个参数指定了如何在一个网格中布局显示的图像。在一个 2 行 9 列的网格中显示图像。因此，总共会显示 2x9=18 个图像，与 X.reshape(18, 28, 28) 中的图像数量相匹配。
show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y))batch_size = 256 #用于模型训练
train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers())
timer = d2l.Timer() # 计时器对象实例化，开始计时
for X, y in train_iter:  # 遍历一个batch_size数据的时间continue
print(f'{timer.stop():.2f}sec') # 计时器停止时，停止与开始的时间间隔事件

结果：

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定义load_data_fashion_mnist函数

import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2ldef get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取的数据"""return 4# 加载数据集的函数
def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""trans = [transforms.ToTensor()]if resize:trans.insert(0, transforms.Resize(resize))trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False, num_workers=get_dataloader_workers()))  # 测试集通常不shuffle# 使用函数加载数据
if __name__ == '__main__':batch_size = 256  # 用于模型训练train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size)# 计时器部分timer = d2l.Timer()for X, y in train_iter:continueprint(f'{timer.stop():.2f}sec')

结果：

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softmax回归的从零实现

①我们之前的每张图片是一个长为28宽为28的图片，通道数为1，是个3D的输入，但对于softmax回归来说我的输入相当于向量所以要将图片拉长，拉成一个向量（会损失空间信息–>留给卷积神经网络来继续），28×28=784，所以softmax回归的输入是一个784的向量

② 因为数据集有10个类别，所以网络输出维度为10.

import torchnum_inputs = 784
num_outputs = 10
w = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)
b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)
print(w.shape)
print(b.shape)

① 给定一个矩阵X，可以对所有元素求和。

import torch# 给定一个矩阵X，2*3的矩阵，我们可以按照维度进行元素求和
X = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
#X.sum(0, keepdim=True)其中0是按照第一维度（行）求和，X.sum(1, keepdim=True)按照第二维度（列）求和
#keepdim=True保持是二维矩阵，这个参数用于指定在归并操作后是否保持原始张量的维度。
print(X.sum(0, keepdim=True), X.sum(1, keepdim=True))
print("------------------分开查看，看的更明白------------------")
print(X.sum(0, keepdim=True))
print(X.sum(1, keepdim=True))

结果：

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②实现softmax

import torchdef softmax(X):X_exp = torch.exp(X) # 每个都进行指数运算partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)#按照第二维度，列方向求和（就是对一行求和）return X_exp / partition # 这里应用了广播机制扩展partition的第二个维度以匹配X_exp的形状，从而进行逐元素的除法。# 将每个元素变成一个非负数。此外，依据概率原理，每行总和为1。
X = torch.normal(0, 1, (2, 5))  # 两行五列的数，数符合标准正态分布
X_prob = softmax(X)
print(X_prob) # 形状没有发生变化，还是一个两行五列的矩阵，Softmax转换后所有值为正的
print(X_prob.sum(1)) # 相当于 X_prob.sum(axis=1) 按行求和，概率和为1

结果：

详细分析代码

import torchdef softmax(X):X_exp = torch.exp(X) # 每个都进行指数运算print(X_exp.shape) #(batch_size, num_classes)partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)#按照第二维度，列方向求和（就是对一行求和）print(partition.shape) #(batch_size, 1)return X_exp / partition # 这里应用了广播机制扩展partition的第二个维度以匹配X_exp的形状，从而进行逐元素的除法。# 将每个元素变成一个非负数。此外，依据概率原理，每行总和为1。
X = torch.normal(0, 1, (2, 5))  # 两行五列的数，数符合标准正态分布
print('X矩阵:')
print(X)
X_prob = softmax(X)
print(X_prob) # 形状没有发生变化，还是一个两行五列的矩阵，Softmax转换后所有值为正的
print(X_prob.sum(1)) # 相当于 X_prob.sum(axis=1) 按行求和，概率和为1

结果：

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实现softmax回归模型

import torchdef softmax(X):X_exp = torch.exp(X) # 每个都进行指数运算partition = X_exp.sum(1,keepdim=True)return X_exp / partition # 这里应用了广播机制def net(X):#需要一个批量大小*输入维数的矩阵，reshape成一个2D的矩阵，-1表示自动计算（其实就是批量大小batch_size=256）而w.shape[0]=784#X已经被重新塑形为(batch_size, 784)，而w的形状假设为(784, num_classes)（其中num_classes是类别的数量）#所以矩阵乘法的结果将是一个(batch_size, num_classes)的矩阵。即：256*10的矩阵return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, w.shape[0])), w)+b)batch_size = 256
num_inputs = 784
num_outputs = 10
w = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)
b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)
# 生成模拟输入数据
X = torch.randn(batch_size, num_inputs)  # 创建一个形状为(batch_size, num_inputs)的随机数矩阵# 通过网络计算输出
outputs = net(X)
# 验证输出的形状和内容
print("Output shape:", outputs.shape)  # 输出 (batch_size, num_outputs)，即 (256, 10)# 打印部分输出内容
print("Sample outputs:")
print(outputs[:5])  # 打印前5个样本的输出，每个样本有10个类别的概率# 如果需要的话，也可以检查每行的概率是否加起来为1（接近1，因为浮点数的精度问题）
for i in range(outputs.size(0)):assert torch.allclose(outputs[i].sum(), torch.tensor(1.0),atol=1e-5), "Probabilities in row {} do not sum to 1".format(i)print("All probabilities in each row sum to approximately 1.")

结果：

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交叉熵损失

① 创建一个数据y_hat，其中包含2个样本在3个类别的预测概率，使用y作为y_hat中概率的索引。

import torch# 包含两个整数元素：0和2
# 表示两个样本的真实类别标签。第一个样本的真实类别是0，而第二个样本的真实类别是2。
y = torch.tensor([0, 2])# y_hat表示两个一维数组，表示是预测的类型'0','1','2'的概率
# 一维数组的标量大小和位置 对应 类型和概率。比如0.1就是类型’0‘ 的概率为0.1，   0.3表示类型’1‘的概率为0.3，    0.6表示类型’2‘的概率为0.6
# [0.1, 0.3, 0.6]第0个样本的预测值，[0.3, 0.2, 0.5]第1个样本的预测值
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])  # 两个样本在3个类别的预测概率# 第三行代码是索引，[0,1]是行索引，y是列索引，然后配对，最后取y_hat[0][0],y_hat[1][2]
print(y_hat[[0, 1], y])  # 把第0个样本对应标号"0"的预测值拿出来、第1个样本对应标号"2"的预测值拿出来

结果：

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实现交叉熵损失函数

解释为什么${\sum }_i$$y_i$=1，因为只有当i=t的时$y_t$是真实类别的情况才等于1，其余的都为0.

公式：-log(${\hat{y}}_y$)其中${\hat{y}}_y$是预测的类别的概率。

range(len(y_hat))表示行标号、y表示列标号
y_hat[range(len(y_hat)), y]表示根据行标和列标来查找真实类别的预测概率

对于此题的预测的类别的概率是y_hat[行号][列号]
所以公式可以写为：-log($y_{-}hat[行号][列号]$)

import torchdef cross_entropy(y_hat, y):# range(len(y_hat))每一行拿出一个0到n的向量# 其中range(len(y_hat))是生成0和1，也就是只有两个样本，在这两个样本中查找真实标号的预测值# range(y_hat)是所有行，y是真实值所对应的列return -torch.log(y_hat[range(len(y_hat)), y]) # y_hat[range(len(y_hat)),y]为把y的标号列表对应的值拿出来。传入的y要是最大概率的标号# 包含两个整数元素：0和2
# 表示两个样本的真实类别标签。第一个样本的真实类别是0，而第二个样本的真实类别是2。
y = torch.tensor([0, 2])# y_hat表示两个一维数组，表示是预测的类型'0','1','2'的概率
# 一维数组的标量大小和位置 对应 类型和概率。比如0.1就是类型’0‘ 的概率为0.1，   0.3表示类型’1‘的概率为0.3，    0.6表示类型’2‘的概率为0.6
# [0.1, 0.3, 0.6]第0个样本的预测值，[0.3, 0.2, 0.5]第1个样本的预测值
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])  # 两个样本在3个类别的预测概率# y_hat预测和真实标号y
print(cross_entropy(y_hat, y))

结果：

-ln0.1≈-（-2.3026）=2.3026
-ln0.5≈-（-0.6931）=0.6931

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将预测类别与真实y元素进行比较（即：预测正确的概率）

import torchdef accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == yreturn float(cmp.type(y.dtype).sum()) y = torch.tensor([0, 2])
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])  
print("accuracy(y_hat,y) / len(y):", accuracy(y_hat, y) / len(y))

代码注释详细说明：

import torchdef accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""# 第一个判断张量是否大于一维，第二个是判断张量的第二个维度是否大于1if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: # y_hat.shape[1]>1表示不止一个类别，每个类别有各自的概率# y_hat.argmax(axis=1)为求每行数值最大的那列（最大的预测概率）的索引号，y_hat是预测分类的类别y_hat = y_hat.argmax(axis=1)# 输出查看一下是否正确：不出意外索引都是2，因为第一行是0.6最大、第二行是0.5最大print("y_hat:", y_hat)print(y_hat.type(y.dtype)) # 输出：tensor([2, 2])print(y) # 输出：tensor([0, 2])cmp = y_hat.type(y.dtype) == y # 先判断逻辑运算符==，再赋值给cmp，cmp为布尔类型的数据print(cmp) # 输出tensor([False,  True]) 下面的cmp.type(y.dtype)就是tensor([0, 1])求和就是1return float(cmp.type(y.dtype).sum()) # 获得y.dtype的类型作为传入参数，将cmp的类型转为y的类型（int型），然后再求和# 包含两个整数元素：0和2
# 表示两个样本的真实类别标签。第一个样本的真实类别是0，而第二个样本的真实类别是2。
y = torch.tensor([0, 2])# y_hat表示两个一维数组，表示是预测的类型'0','1','2'的概率
# 一维数组的标量大小和位置 对应 类型和概率。比如0.1就是类型’0‘ 的概率为0.1，   0.3表示类型’1‘的概率为0.3，    0.6表示类型’2‘的概率为0.6
# [0.1, 0.3, 0.6]第0个样本的预测值，[0.3, 0.2, 0.5]第1个样本的预测值
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]])  # 两个样本在3个类别的预测概率
# print("accuracy(y_hat,y):",accuracy(y_hat,y)) 预测正确的样本数
print("accuracy(y_hat,y) / len(y):", accuracy(y_hat, y) / len(y))

结果：

正确的类别是0和1
0对应y_hat的第一行的0.1
1对应y_hat的第二行的0.5
然后使用该函数只预测到第二行的0.5，没用预测到第一行的0.1的概率

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评估在任意模型net的准确率

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transformsclass Accumulator:"""在n个变量上累加"""def __init__(self, n):self.data = [0, 0] * ndef add(self, *args):self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]  # zip函数把两个列表第一个位置元素打包、第二个位置元素打包....def reset(self):self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]def get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取的数据"""return 4def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""trans = [transforms.ToTensor()]if resize:trans.insert(0, transforms.Resize(resize))trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False, num_workers=get_dataloader_workers()))  # 测试集通常不shuffledef softmax(X):X_exp = torch.exp(X)partition = X_exp.sum(1,keepdim=True)return X_exp / partition def net(X):return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, w.shape[0])), w)+b)def accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == y return float(cmp.type(y.dtype).sum()) def evaluate_accuracy(net, data_iter):"""计算在指定数据集上模型的精度"""if isinstance(net, torch.nn.Module): net.eval()  metric = Accumulator(2) for X, y in data_iter:metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1] if __name__ == '__main__':batch_size = 256train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size) num_inputs = 784num_outputs = 10w = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)print(evaluate_accuracy(net, test_iter))

结果：

详细代码分析：

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms# Accumulator实例中创建了2个变量，用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量
class Accumulator:"""在n个变量上累加"""# 初始化一个长度为n的列表，所有元素都是0.0# [0, 0] 是一个包含两个元素（都是0）的列表。def __init__(self, n):self.data = [0, 0] * ndef add(self, *args):#  使用列表推导式和zip函数将self.data中的当前值与args中的对应值相加，并将结果重新赋值给self.data。self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]  # zip函数把两个列表第一个位置元素打包、第二个位置元素打包....# 通过print函数我们可知将猜测正确样本数（即参数accuracy(net(X), y)）和总样本数y.numel()分别累加print(self.data)def reset(self):# 将self.data重置为一个新的列表，长度与原来的self.data相同，但所有元素都是0.0。self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):# 使用索引来访问self.data中的元素。return self.data[idx]def get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取的数据"""return 4# 加载数据集的函数
# batch_size（用于指定数据加载器加载的批次大小）和 resize（可选参数，用于指定图像在加载前是否需要调整大小，默认为 None，即不进行大小调整）。
def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间# 创建一个列表 trans，其中包含一个 transforms.ToTensor() 实例。这个列表将用于构建图像转换的流水线。trans = [transforms.ToTensor()]# 判断 resize 参数是否有值if resize:# 如果 resize 有值，则在 trans 列表的开头插入一个 transforms.Resize(resize) 实例。这表示在转换为张量之前，先对图像进行大小调整。trans.insert(0, transforms.Resize(resize))# 将 trans 列表中的转换 组合成一个流水线，并重新赋值给 trans 变量。trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)# 使用 data.DataLoader 创建一个数据加载器，用于加载训练集。参数 batch_size 指定批次大小，shuffle=True 表示在训练时打乱数据顺序，# num_workers=get_dataloader_workers() 指定用于数据加载的子进程数return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False, num_workers=get_dataloader_workers()))  # 测试集通常不shuffledef softmax(X):X_exp = torch.exp(X) # 每个都进行指数运算partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)return X_exp / partition # 这里应用了广播机制def net(X):#需要一个批量大小*输入维数的矩阵，reshape成一个2D的矩阵，-1表示自动计算（其实就是批量大小batch_size=256）而w.shape[0]=784#X已经被重新塑形为(batch_size, 784)，而w的形状假设为(784, num_classes)（其中num_classes是类别的数量）#所以矩阵乘法的结果将是一个(batch_size, num_classes)的矩阵。即：256*10的矩阵return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, w.shape[0])), w)+b)def accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""# 第一个判断张量是否大于一维，第二个是判断张量的第二个维度是否大于1if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: # y_hat.shape[1]>1表示不止一个类别，每个类别有各自的概率# y_hat.argmax(axis=1)为求每行数值最大的那列（最大的预测概率）的索引号，y_hat是预测分类的类别y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == y # 先判断逻辑运算符==，再赋值给cmp，cmp为布尔类型的数据return float(cmp.type(y.dtype).sum()) # 获得y.dtype的类型作为传入参数，将cmp的类型转为y的类型（int型），然后再求和# 可以评估在任意模型net的准确率,
def evaluate_accuracy(net, data_iter):"""计算在指定数据集上模型的精度"""# 如果net模型是torch.nn.Module实现的神经网络的话，将它变成评估模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval()  # 将模型设置为评估模式metric = Accumulator(2) # 正确预测数、预测总数，metric为累加器的实例化对象，里面存了两个数# 对于迭代器中每次拿出一个X和yfor X, y in data_iter:# 通过net(X)算出评测值，accuracy(net(X), y)计算所有猜测正确的样本数， y.numel()是样本的总数print("猜测正确样本数", accuracy(net(X), y)) # 样本数print("总样本数", y.numel()) # 总样本数# 然后放入Accumulator累加器metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # net(X)将X输入模型，获得预测值。print("对所有的猜测正确样本数/总样本数=它的准确率")print(metric[0])print(metric[1])return metric[0] / metric[1] # 分类正确的样本数 / 总样本数if __name__ == '__main__':batch_size = 256train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size) # 返回训练集、测试集的迭代器# 28×28=784,数据集有10个类别num_inputs = 784num_outputs = 10w = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)print(evaluate_accuracy(net, test_iter))

结果：

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Softmax回归的训练

训练函数（完整的数据集通过神经网络一次）

# 训练函数
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):# 如果是nn.Module模型的话，则开始训练模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.train()# 用一个长度为3的迭代器累加我们需要的信息metric = Accumulator(3)# 扫一遍我们的数据for X, y in train_iter:y_hat = net(X) # net(X)算出评测值y_hatl = loss(y_hat, y) # 通过交叉熵损失函数来算出预测值 y_hat 和实际值 y 之间的误差l# 更新模型参数（如果使用优化器，updater 是一个 PyTorch 的优化器实例）if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):# 先把梯度设成0updater.zero_grad()l.backward() # 计算梯度updater.step() # 对参数进行一次更新metric.add(# 累加损失、准确率和样本数。float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y), y.size().numel())# 更新模型参数（如果未使用优化器，updater 不是优化器实例）else:# 对损失 l 进行求和,然后对求和后的损失进行反向传播。将计算损失关于模型参数的梯度，并将这些梯度存储在模型参数的 .grad 属性中。l.sum().backward()# 传入当前批次的样本数作为参数，手动更新模型参数。updater(X.shape[0])# 这次直接使用l.sum()（没有乘以len(y)），因为已经进行了求和。metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())# 返回整个训练周期的平均损失和平均准确率return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]

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定义一个在动画中绘制数据的实用程序类

from IPython import display
from d2l import torch as d2lclass Animator:def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,figsize=(3.5, 2.5)):if legend is None:legend = []d2l.use_svg_display()self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)if nrows * ncols == 1:self.axes = [self.axes, ]self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmtsdef add(self, x, y):if not hasattr(y, "__len__"):y = [y]n = len(y)if not hasattr(x, "__len__"):x = [x] * nif not self.X:self.X = [[] for _ in range(n)]if not self.Y:self.Y = [[] for _ in range(n)]for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):if a is not None and b is not None:self.X[i].append(a)self.Y[i].append(b)self.axes[0].cla()for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):self.axes[0].plot(x, y, fmt)self.config_axes()display.display(self.fig)display.clear_output(wait=True)

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轮次总训练函数

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from IPython import display
from d2l import torch as d2l# Accumulator实例中创建了2个变量，用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量
class Accumulator:"""在n个变量上累加"""# 初始化一个长度为n的列表，所有元素都是0.0# [0, 0] 是一个包含两个元素（都是0）的列表。def __init__(self, n):self.data = [0, 0] * ndef add(self, *args):#  使用列表推导式和zip函数将self.data中的当前值与args中的对应值相加，并将结果重新赋值给self.data。self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]  # zip函数把两个列表第一个位置元素打包、第二个位置元素打包....# 通过print函数我们可知将猜测正确样本数（即参数accuracy(net(X), y)）和总样本数y.numel()分别累加# print(self.data)def reset(self):# 将self.data重置为一个新的列表，长度与原来的self.data相同，但所有元素都是0.0。self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):# 使用索引来访问self.data中的元素。return self.data[idx]class Animator:def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,figsize=(3.5, 2.5)):if legend is None:legend = []d2l.use_svg_display()self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)if nrows * ncols == 1:self.axes = [self.axes, ]self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmtsdef add(self, x, y):if not hasattr(y, "__len__"):y = [y]n = len(y)if not hasattr(x, "__len__"):x = [x] * nif not self.X:self.X = [[] for _ in range(n)]if not self.Y:self.Y = [[] for _ in range(n)]for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):if a is not None and b is not None:self.X[i].append(a)self.Y[i].append(b)self.axes[0].cla()for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):self.axes[0].plot(x, y, fmt)self.config_axes()plt.draw()plt.pause(0.001)display.display(self.fig)display.clear_output(wait=True)def show(self):display.display(self.fig)def get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取的数据"""return 4# 加载数据集的函数
# batch_size（用于指定数据加载器加载的批次大小）和 resize（可选参数，用于指定图像在加载前是否需要调整大小，默认为 None，即不进行大小调整）。
def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间# 创建一个列表 trans，其中包含一个 transforms.ToTensor() 实例。这个列表将用于构建图像转换的流水线。trans = [transforms.ToTensor()]# 判断 resize 参数是否有值if resize:# 如果 resize 有值，则在 trans 列表的开头插入一个 transforms.Resize(resize) 实例。这表示在转换为张量之前，先对图像进行大小调整。trans.insert(0, transforms.Resize(resize))# 将 trans 列表中的转换 组合成一个流水线，并重新赋值给 trans 变量。trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)# 使用 data.DataLoader 创建一个数据加载器，用于加载训练集。参数 batch_size 指定批次大小，shuffle=True 表示在训练时打乱数据顺序，# num_workers=get_dataloader_workers() 指定用于数据加载的子进程数return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False, num_workers=get_dataloader_workers()))  # 测试集通常不shuffledef softmax(X):X_exp = torch.exp(X) # 每个都进行指数运算partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)return X_exp / partition # 这里应用了广播机制def cross_entropy(y_hat, y):# range(len(y_hat))每一行拿出一个0到n的向量# 其中range(len(y_hat))是生成0和1，也就是只有两个样本，在这两个样本中查找真实标号的预测值# range(y_hat)是所有行，y是真实值所对应的列return -torch.log(y_hat[range(len(y_hat)), y]) # y_hat[range(len(y_hat)),y]为把y的标号列表对应的值拿出来。传入的y要是最大概率的标号def net(X):#需要一个批量大小*输入维数的矩阵，reshape成一个2D的矩阵，-1表示自动计算（其实就是批量大小batch_size=256）而w.shape[0]=784#X已经被重新塑形为(batch_size, 784)，而w的形状假设为(784, num_classes)（其中num_classes是类别的数量）#所以矩阵乘法的结果将是一个(batch_size, num_classes)的矩阵。即：256*10的矩阵return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, w.shape[0])), w)+b)def accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""# 第一个判断张量是否大于一维，第二个是判断张量的第二个维度是否大于1if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: # y_hat.shape[1]>1表示不止一个类别，每个类别有各自的概率# y_hat.argmax(axis=1)为求每行数值最大的那列（最大的预测概率）的索引号，y_hat是预测分类的类别y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == y # 先判断逻辑运算符==，再赋值给cmp，cmp为布尔类型的数据return float(cmp.type(y.dtype).sum()) # 获得y.dtype的类型作为传入参数，将cmp的类型转为y的类型（int型），然后再求和# 可以评估在任意模型net的准确率,
def evaluate_accuracy(net, data_iter):"""计算在指定数据集上模型的精度"""# 如果net模型是torch.nn.Module实现的神经网络的话，将它变成评估模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval()  # 将模型设置为评估模式metric = Accumulator(2) # 正确预测数、预测总数，metric为累加器的实例化对象，里面存了两个数# 对于迭代器中每次拿出一个X和yfor X, y in data_iter:# 通过net(X)算出评测值，accuracy(net(X), y)计算所有猜测正确的样本数， y.numel()是样本的总数# print("猜测正确样本数", accuracy(net(X), y)) # 样本数# print("总样本数", y.numel()) # 总样本数# 然后放入Accumulator累加器metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # net(X)将X输入模型，获得预测值。# print("对所有的猜测正确样本数/总样本数=它的准确率")# print(metric[0])# print(metric[1])return metric[0] / metric[1] # 分类正确的样本数 / 总样本数# 训练函数(epoch是指一个完整的数据集通过神经网络一次)
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):# 如果是nn.Module模型的话，则开始训练模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.train()# 用一个长度为3的迭代器累加我们需要的信息metric = Accumulator(3)# 扫一遍我们的数据for X, y in train_iter:y_hat = net(X) # net(X)算出评测值y_hatl = loss(y_hat, y) # 通过交叉熵损失函数来算出预测值 y_hat 和实际值 y 之间的误差l# 更新模型参数（如果使用优化器，updater 是一个 PyTorch 的优化器实例）if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):# 先把梯度设成0updater.zero_grad()l.backward() # 计算梯度updater.step() # 对参数进行一次更新metric.add(# 累加损失、准确率和样本数。float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y), y.size().numel())# 更新模型参数（如果未使用优化器，updater 不是优化器实例）else:# 对损失 l 进行求和,然后对求和后的损失进行反向传播。将计算损失关于模型参数的梯度，并将这些梯度存储在模型参数的 .grad 属性中。l.sum().backward()# 传入当前批次的样本数作为参数，手动更新模型参数。updater(X.shape[0])# 这次直接使用l.sum()（没有乘以len(y)），因为已经进行了求和。metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())# 返回整个训练周期的平均损失和平均准确率return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]# 总训练函数
# net: 神经网络模型、train_iter: 训练数据集迭代器、test_iter: 测试数据集迭代器、loss: 损失函数、num_epochs: 训练的轮数（即整个数据集被遍历的次数）、updater: 一个用于更新模型参数的函数
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):# 使用 Animator 工具来绘制训练过程中的指标，设置了x轴标签为“epoch”，x轴的范围从1到num_epochs，y轴的范围从0.3到0.9# 曲线分别有训练损失、训练正确率和测试正确率。animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3,0.9],legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])for epoch in range(num_epochs):  # 变量num_epochs遍数据train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater) # 返回两个值，一个总损失、一个总正确率# 在测试数据集上评估模型的精度。这个函数只返回一个值：仅返回测试集上的总正确率。test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter)# 因为通常我们从第1个epoch开始计数，而不是从第0个，所以这里加了1# train_metrics+(test_acc,)：这不是将两个正确率相加，而是将训练指标（损失和正确率）的元组与测试正确率合并成一个新的元组。animator.add(epoch+1, train_metrics+(test_acc,)) # train_metrics+(test_acc,) 仅将两个值的正确率相加，train_loss, train_acc = train_metricsanimator.show()lr = 0.1def updater(batch_size):# 调用sgd函数来更新参数w和breturn d2l.sgd([w, b], lr, batch_size)if __name__ == '__main__':batch_size = 256train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size) # 返回训练集、测试集的迭代器# 28×28=784,数据集有10个类别num_inputs = 784num_outputs = 10w = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)# print(evaluate_accuracy(net, test_iter))num_epochs = 10train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, updater)# d2l.plt.pause(0)d2l.plt.show()

结果：

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对图像进行分类预测

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from IPython import display
from d2l import torch as d2l# Accumulator实例中创建了2个变量，用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量
class Accumulator:"""在n个变量上累加"""# 初始化一个长度为n的列表，所有元素都是0.0# [0, 0] 是一个包含两个元素（都是0）的列表。def __init__(self, n):self.data = [0, 0] * ndef add(self, *args):#  使用列表推导式和zip函数将self.data中的当前值与args中的对应值相加，并将结果重新赋值给self.data。self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]  # zip函数把两个列表第一个位置元素打包、第二个位置元素打包....# 通过print函数我们可知将猜测正确样本数（即参数accuracy(net(X), y)）和总样本数y.numel()分别累加# print(self.data)def reset(self):# 将self.data重置为一个新的列表，长度与原来的self.data相同，但所有元素都是0.0。self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):# 使用索引来访问self.data中的元素。return self.data[idx]class Animator:def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,figsize=(3.5, 2.5)):if legend is None:legend = []d2l.use_svg_display()self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)if nrows * ncols == 1:self.axes = [self.axes, ]self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmtsdef add(self, x, y):if not hasattr(y, "__len__"):y = [y]n = len(y)if not hasattr(x, "__len__"):x = [x] * nif not self.X:self.X = [[] for _ in range(n)]if not self.Y:self.Y = [[] for _ in range(n)]for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):if a is not None and b is not None:self.X[i].append(a)self.Y[i].append(b)self.axes[0].cla()for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):self.axes[0].plot(x, y, fmt)self.config_axes()plt.draw()plt.pause(0.001)display.display(self.fig)display.clear_output(wait=True)def show(self):display.display(self.fig)def get_dataloader_workers():"""使用4个进程来读取的数据"""return 4# 加载数据集的函数
# batch_size（用于指定数据加载器加载的批次大小）和 resize（可选参数，用于指定图像在加载前是否需要调整大小，默认为 None，即不进行大小调整）。
def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""# 通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式# 并除以255使得所有像素的数值均在0到1之间# 创建一个列表 trans，其中包含一个 transforms.ToTensor() 实例。这个列表将用于构建图像转换的流水线。trans = [transforms.ToTensor()]# 判断 resize 参数是否有值if resize:# 如果 resize 有值，则在 trans 列表的开头插入一个 transforms.Resize(resize) 实例。这表示在转换为张量之前，先对图像进行大小调整。trans.insert(0, transforms.Resize(resize))# 将 trans 列表中的转换 组合成一个流水线，并重新赋值给 trans 变量。trans = transforms.Compose(trans)mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)# 使用 data.DataLoader 创建一个数据加载器，用于加载训练集。参数 batch_size 指定批次大小，shuffle=True 表示在训练时打乱数据顺序，# num_workers=get_dataloader_workers() 指定用于数据加载的子进程数return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False, num_workers=get_dataloader_workers()))  # 测试集通常不shuffledef softmax(X):X_exp = torch.exp(X) # 每个都进行指数运算partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)return X_exp / partition # 这里应用了广播机制def cross_entropy(y_hat, y):# range(len(y_hat))每一行拿出一个0到n的向量# 其中range(len(y_hat))是生成0和1，也就是只有两个样本，在这两个样本中查找真实标号的预测值# range(y_hat)是所有行，y是真实值所对应的列return -torch.log(y_hat[range(len(y_hat)), y]) # y_hat[range(len(y_hat)),y]为把y的标号列表对应的值拿出来。传入的y要是最大概率的标号def net(X):#需要一个批量大小*输入维数的矩阵，reshape成一个2D的矩阵，-1表示自动计算（其实就是批量大小batch_size=256）而w.shape[0]=784#X已经被重新塑形为(batch_size, 784)，而w的形状假设为(784, num_classes)（其中num_classes是类别的数量）#所以矩阵乘法的结果将是一个(batch_size, num_classes)的矩阵。即：256*10的矩阵return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, w.shape[0])), w)+b)def accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""# 第一个判断张量是否大于一维，第二个是判断张量的第二个维度是否大于1if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: # y_hat.shape[1]>1表示不止一个类别，每个类别有各自的概率# y_hat.argmax(axis=1)为求每行数值最大的那列（最大的预测概率）的索引号，y_hat是预测分类的类别y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == y # 先判断逻辑运算符==，再赋值给cmp，cmp为布尔类型的数据return float(cmp.type(y.dtype).sum()) # 获得y.dtype的类型作为传入参数，将cmp的类型转为y的类型（int型），然后再求和# 可以评估在任意模型net的准确率,
def evaluate_accuracy(net, data_iter):"""计算在指定数据集上模型的精度"""# 如果net模型是torch.nn.Module实现的神经网络的话，将它变成评估模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval()  # 将模型设置为评估模式metric = Accumulator(2) # 正确预测数、预测总数，metric为累加器的实例化对象，里面存了两个数# 对于迭代器中每次拿出一个X和yfor X, y in data_iter:# 通过net(X)算出评测值，accuracy(net(X), y)计算所有猜测正确的样本数， y.numel()是样本的总数# print("猜测正确样本数", accuracy(net(X), y)) # 样本数# print("总样本数", y.numel()) # 总样本数# 然后放入Accumulator累加器metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # net(X)将X输入模型，获得预测值。# print("对所有的猜测正确样本数/总样本数=它的准确率")# print(metric[0])# print(metric[1])return metric[0] / metric[1] # 分类正确的样本数 / 总样本数# 训练函数(epoch是指一个完整的数据集通过神经网络一次)
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):# 如果是nn.Module模型的话，则开始训练模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.train()# 用一个长度为3的迭代器累加我们需要的信息metric = Accumulator(3)# 扫一遍我们的数据for X, y in train_iter:y_hat = net(X) # net(X)算出评测值y_hatl = loss(y_hat, y) # 通过交叉熵损失函数来算出预测值 y_hat 和实际值 y 之间的误差l# 更新模型参数（如果使用优化器，updater 是一个 PyTorch 的优化器实例）if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):# 先把梯度设成0updater.zero_grad()l.backward() # 计算梯度updater.step() # 对参数进行一次更新metric.add(# 累加损失、准确率和样本数。float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y), y.size().numel())# 更新模型参数（如果未使用优化器，updater 不是优化器实例）else:# 对损失 l 进行求和,然后对求和后的损失进行反向传播。将计算损失关于模型参数的梯度，并将这些梯度存储在模型参数的 .grad 属性中。l.sum().backward()# 传入当前批次的样本数作为参数，手动更新模型参数。updater(X.shape[0])# 这次直接使用l.sum()（没有乘以len(y)），因为已经进行了求和。metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())# 返回整个训练周期的平均损失和平均准确率return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]# 总训练函数
# net: 神经网络模型、train_iter: 训练数据集迭代器、test_iter: 测试数据集迭代器、loss: 损失函数、num_epochs: 训练的轮数（即整个数据集被遍历的次数）、updater: 一个用于更新模型参数的函数
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):# 使用 Animator 工具来绘制训练过程中的指标，设置了x轴标签为“epoch”，x轴的范围从1到num_epochs，y轴的范围从0.3到0.9# 曲线分别有训练损失、训练正确率和测试正确率。animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3,0.9],legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])for epoch in range(num_epochs):  # 变量num_epochs遍数据train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater) # 返回两个值，一个总损失、一个总正确率# 在测试数据集上评估模型的精度。这个函数只返回一个值：仅返回测试集上的总正确率。test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter)# 因为通常我们从第1个epoch开始计数，而不是从第0个，所以这里加了1# train_metrics+(test_acc,)：这不是将两个正确率相加，而是将训练指标（损失和正确率）的元组与测试正确率合并成一个新的元组。animator.add(epoch+1, train_metrics+(test_acc,)) # train_metrics+(test_acc,) 仅将两个值的正确率相加，train_loss, train_acc = train_metricsanimator.show()def predict_ch3(net, test_iter, n=6):# net: 神经网络模型# test_iter: 测试数据集迭代器# n: 需要显示的图像数量，默认为6"""预测标签"""# 取一次数据就结束，因为有breakfor X, y in test_iter:break# 获取真实的标签trues = d2l.get_fashion_mnist_labels(y)# 使用神经网络模型net对取出的X进行预测，net(X) 返回的是每个类别的得分，使用argmax(axis=1)找到得分最高的类别索引，即预测的标签preds = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(axis=1))# 创建一个titles列表，其中每个元素都是一个字符串，包含真实的标签和预测的标签# 使用列表推导式和zip函数将trues和preds中的元素配对并格式化字符串# true 和 pred是从 trues 和 preds 列表中提取的元素# zip函数将两个列表元素配对。例如，如果 trues = [1, 2, 3] 且 preds = [0, 2, 1]，那么 zip(trues, preds) 将返回 [(1, 0), (2, 2), (3, 1)]。titles = [true + '\n' + pred for true, pred in zip(trues, preds)]# # 使用d2l.show_images函数显示前n个图像，并将对应的标题设置为上面创建的titles列表中的前n个元素# X[0:n]取出的是前n个图像的数据，但需要先reshape为(n, 28, 28)的形式，# 因为原始数据可能是(batch_size, 28*28)的形式d2l.show_images(X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])# X形状可能是 (batch_size, 28*28)，其中 batch_size 是批处理中的图像数量，28*28 是单个图像的展平后的像素数量。# 从输入数据 X 中选取前 n 个图像的数据，重新塑形为 (n, 28, 28) 的形状，然后水平排列成一行显示这些图像，并为每个图像附上一个标题（这些标题来自 titles 列表的前 n 个元素）。lr = 0.1def updater(batch_size):# 调用sgd函数来更新参数w和breturn d2l.sgd([w, b], lr, batch_size)if __name__ == '__main__':batch_size = 256train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size) # 返回训练集、测试集的迭代器# 28×28=784,数据集有10个类别num_inputs = 784num_outputs = 10w = torch.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_outputs), requires_grad=True)b = torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True)# print(evaluate_accuracy(net, test_iter))num_epochs = 10# 必须加上，要么测试predict_ch3无法正确对应train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, updater)# d2l.plt.pause(0)predict_ch3(net, test_iter)d2l.plt.tight_layout()  # 调整子图参数，使之填充整个图像区域d2l.plt.show()

结果：

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Softmax回归的简洁实现

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
from IPython import display# Accumulator实例中创建了2个变量，用于分别存储正确预测的数量和预测的总数量
class Accumulator:"""在n个变量上累加"""# 初始化一个长度为n的列表，所有元素都是0.0# [0, 0] 是一个包含两个元素（都是0）的列表。def __init__(self, n):self.data = [0, 0] * ndef add(self, *args):#  使用列表推导式和zip函数将self.data中的当前值与args中的对应值相加，并将结果重新赋值给self.data。self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]  # zip函数把两个列表第一个位置元素打包、第二个位置元素打包....# 通过print函数我们可知将猜测正确样本数（即参数accuracy(net(X), y)）和总样本数y.numel()分别累加# print(self.data)def reset(self):# 将self.data重置为一个新的列表，长度与原来的self.data相同，但所有元素都是0.0。self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):# 使用索引来访问self.data中的元素。return self.data[idx]class Animator:def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,ylim=None, xscale='linear', yscale='linear',fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), nrows=1, ncols=1,figsize=(3.5, 2.5)):if legend is None:legend = []d2l.use_svg_display()self.fig, self.axes = d2l.plt.subplots(nrows, ncols, figsize=figsize)if nrows * ncols == 1:self.axes = [self.axes, ]self.config_axes = lambda: d2l.set_axes(self.axes[0], xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)self.X, self.Y, self.fmts = None, None, fmtsdef add(self, x, y):if not hasattr(y, "__len__"):y = [y]n = len(y)if not hasattr(x, "__len__"):x = [x] * nif not self.X:self.X = [[] for _ in range(n)]if not self.Y:self.Y = [[] for _ in range(n)]for i, (a, b) in enumerate(zip(x, y)):if a is not None and b is not None:self.X[i].append(a)self.Y[i].append(b)self.axes[0].cla()for x, y, fmt in zip(self.X, self.Y, self.fmts):self.axes[0].plot(x, y, fmt)self.config_axes()plt.draw()plt.pause(0.001)display.display(self.fig)display.clear_output(wait=True)def show(self):display.display(self.fig)def accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""# 第一个判断张量是否大于一维，第二个是判断张量的第二个维度是否大于1if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1: # y_hat.shape[1]>1表示不止一个类别，每个类别有各自的概率# y_hat.argmax(axis=1)为求每行数值最大的那列（最大的预测概率）的索引号，y_hat是预测分类的类别y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == y # 先判断逻辑运算符==，再赋值给cmp，cmp为布尔类型的数据return float(cmp.type(y.dtype).sum()) # 获得y.dtype的类型作为传入参数，将cmp的类型转为y的类型（int型），然后再求和# 可以评估在任意模型net的准确率,
def evaluate_accuracy(net, data_iter):"""计算在指定数据集上模型的精度"""# 如果net模型是torch.nn.Module实现的神经网络的话，将它变成评估模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval()  # 将模型设置为评估模式metric = Accumulator(2) # 正确预测数、预测总数，metric为累加器的实例化对象，里面存了两个数# 对于迭代器中每次拿出一个X和yfor X, y in data_iter:# 通过net(X)算出评测值，accuracy(net(X), y)计算所有猜测正确的样本数， y.numel()是样本的总数# print("猜测正确样本数", accuracy(net(X), y)) # 样本数# print("总样本数", y.numel()) # 总样本数# 然后放入Accumulator累加器metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # net(X)将X输入模型，获得预测值。# print("对所有的猜测正确样本数/总样本数=它的准确率")# print(metric[0])# print(metric[1])return metric[0] / metric[1] # 分类正确的样本数 / 总样本数# 训练函数(epoch是指一个完整的数据集通过神经网络一次)
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater):# 如果是nn.Module模型的话，则开始训练模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.train()# 用一个长度为3的迭代器累加我们需要的信息metric = Accumulator(3)# 扫一遍我们的数据for X, y in train_iter:y_hat = net(X) # net(X)算出评测值y_hatl = loss(y_hat, y) # 通过交叉熵损失函数来算出预测值 y_hat 和实际值 y 之间的误差l# 更新模型参数（如果使用优化器，updater 是一个 PyTorch 的优化器实例）if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):# 先把梯度设成0updater.zero_grad()l.backward() # 计算梯度updater.step() # 对参数进行一次更新metric.add(# 累加损失、准确率和样本数。float(l) * len(y), accuracy(y_hat, y), y.size().numel())# 更新模型参数（如果未使用优化器，updater 不是优化器实例）else:# 对损失 l 进行求和,然后对求和后的损失进行反向传播。将计算损失关于模型参数的梯度，并将这些梯度存储在模型参数的 .grad 属性中。l.sum().backward()# 传入当前批次的样本数作为参数，手动更新模型参数。updater(X.shape[0])# 这次直接使用l.sum()（没有乘以len(y)），因为已经进行了求和。metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())# 返回整个训练周期的平均损失和平均准确率return metric[0] / metric[2], metric[1] / metric[2]# 总训练函数
# net: 神经网络模型、train_iter: 训练数据集迭代器、test_iter: 测试数据集迭代器、loss: 损失函数、num_epochs: 训练的轮数（即整个数据集被遍历的次数）、updater: 一个用于更新模型参数的函数
def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater):# 使用 Animator 工具来绘制训练过程中的指标，设置了x轴标签为“epoch”，x轴的范围从1到num_epochs，y轴的范围从0.3到0.9# 曲线分别有训练损失、训练正确率和测试正确率。animator = Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs], ylim=[0.3,0.9],legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])for epoch in range(num_epochs):  # 变量num_epochs遍数据train_metrics = train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater) # 返回两个值，一个总损失、一个总正确率# 在测试数据集上评估模型的精度。这个函数只返回一个值：仅返回测试集上的总正确率。test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter)# 因为通常我们从第1个epoch开始计数，而不是从第0个，所以这里加了1# train_metrics+(test_acc,)：这不是将两个正确率相加，而是将训练指标（损失和正确率）的元组与测试正确率合并成一个新的元组。animator.add(epoch+1, train_metrics+(test_acc,)) # train_metrics+(test_acc,) 仅将两个值的正确率相加，train_loss, train_acc = train_metricsanimator.show()# 初始化神经网络中线性层权重
def init_weights(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) # 均值为0，标准差为0.01来初始化权重batch_size = 256
# train_iter：是一个迭代器，用于遍历训练集中的数据。在每次迭代中，它会返回一个小批量的训练样本和对应的标签。
# test_iter：也是一个迭代器，它用于遍历测试集中的数据。在每次迭代中，它同样会返回一个小批量的测试样本和对应的标签。
# batch_size 是一个参数，它指定了每个小批量中应包含的样本数量。
# 例如，如果 batch_size 是 64，那么 train_iter 每次迭代都会返回 64 个训练样本和对应的 64 个标签。
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)# PyTorch不会隐式地调整输入的形状。
# 因此，我们定义了展平层（flatten）在线性层前调整网络输入的形状
# nn.Flatten() 是一个将多维张量展平为一维张量的模块。
# 假设其形状为 [batch_size, channels, height, width]则转换为 [batch_size, channels * height * width]
# 以便可以将其传递给线性层。
# 在Fashion-MNIST数据集中，每个图像都是 28x28 像素的灰度图（没有颜色通道，所以 channels = 1）。
# 因此，一个图像的形状是 [1, 28, 28]经过 nn.Flatten() 后，其形状变为 [784]（因为 28*28=784）。
# nn.Linear(784, 10) 接收一个形状为 [784] 的输入（即展平后的图像），并输出一个形状为 [10] 的向量。
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))
# 用于将某个函数（这里是 init_weights）应用到神经网络 net 中的所有模块上。
net.apply(init_weights)
# 在交叉熵损失函数中传递未归一化的预测，并同时计算softmax及其对数，使得在训练分类模型时不需要在最后一层之后显式地添加 softmax 层。
loss = nn.CrossEntropyLoss()
# 使用学习率为0.1的小批量随机梯度下降作为优化算法
# torch.optim.SGD 是一个优化器
# 在PyTorch中，模型的参数（如线性层的权重和偏置）通常存储在 nn.Parameter 对象中，这些对象在模型被实例化时自动注册到模型的 parameters() 方法中。
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
# 调用之前定义的训练函数来训练模型
num_epochs = 10
train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
d2l.plt.show()

结果：

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问题

1、softlabe训练策略、以及为什么有效。
一位有效表示一个标号，n类的话表示成一个很长的向量，只有正确那一类为1，剩下的所有变成0，然后用一个softmax去逼近这个纯0、1的分布，它的问题是用了指数的话很难用指数逼近1，因为指数变成1的话，你想要它完全变成1的话，你的输出必须几乎接近无穷大，而剩下的都很小，挺难用softmax逼近0和1的极端的数值。所以提出一个方案是说如果是正确的那一类计为0.9，剩下那些不正确的类就是0.1÷$\frac{1}{n}$，这就是softlabel。这样的好处是说使得你用softmax真的去完全拟合0.9和那些很小的数的时候是有可能的。

2、softmax回归和logistic回归分析是一样的吗？如果不一样的话，哪些地方不同?
可以认为是一样的，

3、为什么用交叉熵，不用相对熵等其他基于信息量的度量？
相对熵表示的是一个两个概率之间的区别，它比交叉熵的好处是说它是一个对称的关系。不用的原因是不好算。

4、ylog$\hat{y}$我们为什么只关心正确类，不关心不正确类呢，如果关心不正确类效果有没有可能更好呢？
其实，我们不是不关心不正确的类，是因为y_hat的编码把剩下类的概率变成了0，导致计算的时候可以忽略掉不正确的类，如果我们使用softlable，不正确的类也是有存在非0的概率的情况下，我们确实会关心不正确的类。

5、这样的n分类，对每一个类别来说，是不是可以认为只有1个正类，n-1个负类吗？会不会类别不平衡呢？
会有这样的情况，但相对来说，好处是可以看到损失函数，如果是0、1编码的话，并不关心别的类会怎么样，只关心当前类。其实不用关心类别平不平衡，要关心的是是不是存在一些类，这些类有没有足够多的样本。

6、似然函数是怎么得出来的？有什么参考意义？其他次优解是不是似然值也很高呢？
最小化的损失等价于最大化的一个似然函数，似然函数是指一个模型，在给定数据的情况下，这个所谓的模型就是我的权重，出现的概率有多大。

7、DaTALOADER()的num_workers是并行了吗？
是的，取决于你的实现，pytorch是用进程来实现的。

8、Pytorch训练好模型，测试的时候发现无论batchsize设为1还是更多，测试的总时间都差不多，但正常理解如果设为4不应该是设为1的4倍速度吗？
不是的，不管batch_size是多少，计算量是不会发生变化的，唯一发生变化的是并行度是不是能增加，执行的效率能不能增加。

9、为什么不在accuracy函数中把除以len(y)做完呢？
因为读一个batch的时候，最后那个batch可能读不满，会导致不正确。

10、在计算精度的时候，为什么需要使用new.eval()将模型设置成评估模式？
不设也没有关系，是一个好的习惯，设成eval模式的话是默认不计算梯度。

11、w、b怎么从模型中抽出来，放进updater的？
在trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)中，net.parameters()是将模型的所有w b参数都放入到updater里面了。

12、在多次迭代之后如果测试精度出现上升后再下降是过拟合了吗？可以提前终止吗？
一直在下降，很可能过拟合了。有其他微调可以避免这些事情。