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PyTorch最佳实践,教你写出一手风格优美的代码

选自github
本文转自机器之nearhuman2014

PyTorch是最优秀的深度学习框架之一,它简单优雅,非常适合入门。本文将介绍PyTorch的最佳实践和代码风格都是怎样的。虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南,但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验,尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意,我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。


这是一个开发的项目,欢迎其它读者改进该文档:https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide


本文档主要由三个部分构成:首先,本文会简要清点 Python 中的最好装备。接着,本文会介绍一些使用 PyTorch 的技巧和建议。最后,我们分享了一些使用其它框架的见解和经验,这些框架通常帮助我们改进工作流。


清点 Python 装备


建议使用 Python 3.6 以上版本


根据我们的经验,我们推荐使用 Python 3.6 以上的版本,因为它们具有以下特性,这些特性可以使我们很容易写出简洁的代码:


  • 自 Python 3.6 以后支持「typing」模块

  • 自 Python 3.6 以后支持格式化字符串(f string)


Python 风格指南


我们试图遵循 Google 的 Python 编程风格。请参阅 Google 提供的优秀的 python 编码风格指南:


地址:https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md。


在这里,我们会给出一个最常用命名规范小结:


PyTorch最佳实践,教你写出一手风格优美的代码


集成开发环境


一般来说,我们建议使用 visual studio 或 PyCharm 这样的集成开发环境。而 VS Code 在相对轻量级的编辑器中提供语法高亮和自动补全功能,PyCharm 则拥有许多用于处理远程集群任务的高级特性。


Jupyter Notebooks VS Python 脚本


一般来说,我们建议使用 Jupyter Notebook 进行初步的探索,或尝试新的模型和代码。如果你想在更大的数据集上训练该模型,就应该使用 Python 脚本,因为在更大的数据集上,复现性更加重要。


我们推荐你采取下面的工作流程:


  • 在开始的阶段,使用 Jupyter Notebook

  • 对数据和模型进行探索

  • 在 notebook 的单元中构建你的类/方法

  • 将代码移植到 Python 脚本中

  • 在服务器上训练/部署


PyTorch最佳实践,教你写出一手风格优美的代码


开发常备库


常用的程序库有:


PyTorch最佳实践,教你写出一手风格优美的代码


文件组织


不要将所有的层和模型放在同一个文件中。最好的做法是将最终的网络分离到独立的文件(networks.py)中,并将层、损失函数以及各种操作保存在各自的文件中(layers.py,losses.py,ops.py)。最终得到的模型(由一个或多个网络组成)应该用该模型的名称命名(例如,yolov3.py,DCGAN.py),且引用各个模块。


主程序、单独的训练和测试脚本应该只需要导入带有模型名字的 Python 文件。


PyTorch 开发风格与技巧


我们建议将网络分解为更小的可复用的片段。一个 nn.Module 网络包含各种操作或其它构建模块。损失函数也是包含在 nn.Module 内,因此它们可以被直接整合到网络中。


继承 nn.Module 的类必须拥有一个「forward」方法,它实现了各个层或操作的前向传导。


一个 nn.module 可以通过「self.net(input)」处理输入数据。在这里直接使用了对象的「call()」方法将输入数据传递给模块。


 = self.net(input)


PyTorch 环境下的一个简单网络


使用下面的模式可以实现具有单个输入和输出的简单网络:


.net(x)


请注意以下几点:


  • 我们复用了简单的循环构建模块(如卷积块 ConvBlocks),它们由相同的循环模式(卷积、激活函数、归一化)组成,并装入独立的 nn.Module 中。

  • 我们构建了一个所需要层的列表,并最终使用「nn.Sequential()」将所有层级组合到了一个模型中。我们在 list 对象前使用「*」操作来展开它。

  • 在前向传导过程中,我们直接使用输入数据运行模型。


PyTorch 环境下的简单残差网络


 ou


在这里,ResNet 模块的跳跃连接直接在前向传导过程中实现了,PyTorch 允许在前向传导过程中进行动态操作。


PyTorch 环境下的带多个输出的网络


对于有多个输出的网络(例如使用一个预训练好的 VGG 网络构建感知损失),我们使用以下模式:


 out


请注意以下几点:


  • 我们使用由「torchvision」包提供的预训练模型

  • 我们将一个网络切分成三个模块,每个模块由预训练模型中的层组成

  • 我们通过设置「requires_grad = False」来固定网络权重

  • 我们返回一个带有三个模块输出的 list


自定义损失函数


即使 PyTorch 已经具有了大量标准损失函数,你有时也可能需要创建自己的损失函数。为了做到这一点,你需要创建一个独立的「losses.py」文件,并且通过扩展「nn.Module」创建你的自定义损失函数:


 loss


训练模型的最佳代码结构


对于训练的最佳代码结构,我们需要使用以下两种模式:


  • 使用 prefetch_generator 中的 BackgroundGenerator 来加载下一个批量数据

  • 使用 tqdm 监控训练过程,并展示计算效率,这能帮助我们找到数据加载流程中的瓶颈



PyTorch 的多 GPU 训练


PyTorch 中有两种使用多 GPU 进行训练的模式。


根据我们的经验,这两种模式都是有效的。然而,第一种方法得到的结果更好、需要的代码更少。由于第二种方法中的 GPU 间的通信更少,似乎具有轻微的性能优势。


对每个网络输入的 batch 进行切分


最常见的一种做法是直接将所有网络的输入切分为不同的批量数据,并分配给各个 GPU。


这样一来,在 1 个 GPU 上运行批量大小为 64 的模型,在 2 个 GPU 上运行时,每个 batch 的大小就变成了 32。这个过程可以使用「nn.DataParallel(model)」包装器自动完成。


将所有网络打包到一个超级网络中,并对输入 batch 进行切分


这种模式不太常用。下面的代码仓库向大家展示了 Nvidia 实现的 pix2pixHD,它有这种方法的实现。


地址:https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD


PyTorch 中该做和不该做的


在「nn.Module」的「forward」方法中避免使用 Numpy 代码


Numpy 是在 CPU 上运行的,它比 torch 的代码运行得要慢一些。由于 torch 的开发思路与 numpy 相似,所以大多数 Numpy 中的函数已经在 PyTorch 中得到了支持。


将「DataLoader」从主程序的代码中分离


载入数据的工作流程应该独立于你的主训练程序代码。PyTorch 使用「background」进程更加高效地载入数据,而不会干扰到主训练进程。


不要在每一步中都记录结果


通常而言,我们要训练我们的模型好几千步。因此,为了减小计算开销,每隔 n 步对损失和其它的计算结果进行记录就足够了。尤其是,在训练过程中将中间结果保存成图像,这种开销是非常大的。


使用命令行参数


使用命令行参数设置代码执行时使用的参数(batch 的大小、学习率等)非常方便。一个简单的实验参数跟踪方法,即直接把从「parse_args」接收到的字典(dict 数据)打印出来:


    f.write(opt.__str__())


如果可能的话,请使用「Use .detach()」从计算图中释放张量


为了实现自动微分,PyTorch 会跟踪所有涉及张量的操作。请使用「.detach()」来防止记录不必要的操作。


使用「.item()」打印出标量张量


你可以直接打印变量。然而,我们建议你使用「variable.detach()」或「variable.item()」。在早期版本的 PyTorch(< 0.4)中,你必须使用「.data」访问变量中的张量值。


使用「call」方法代替「nn.Module」中的「forward」方法


这两种方式并不完全相同,正如下面的 GitHub 问题单所指出的:https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide/issues/3PyTorch最佳实践,教你写出一手风格优美的代码


 = self.net(input)


原文链接:https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide

本文由机器之心编译,转载请联系本获得授权。

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本篇文章来源于: 菜鸟学Python

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这个人很懒,什么都没写

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