pytorch + visdom 處理簡單分類問題

這篇文章主要介紹了關於pytorch visdom 處理簡單分類問題，有著一定的參考價值，現在分享給大家，有需要的朋友可以參考一下

環境

系統： win 10
顯示卡：gtx965m
cpu ：i7-6700HQ
python 3.61
pytorch 0.3

套件引用

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import visdom
import time
from torch import nn,optim

#資料準備

##

use_gpu = True
ones = np.ones((500,2))
x1 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones),2)
y1 = torch.zeros(500) 
x2 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[-1,1]),2)
y2 = y1 +1
x3 = torch.normal(-6*torch.from_numpy(ones),2)
y3 = y1 +2
x4 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[1,-1]),2)
y4 = y1 +3 

x = torch.cat((x1, x2, x3 ,x4), 0).float()
y = torch.cat((y1, y2, y3, y4), ).long()

視覺化如下看一下：

visdom視覺化準備

##先建立需要觀察的windows

viz = visdom.Visdom()
colors = np.random.randint(0,255,(4,3)) #颜色随机
#线图用来观察loss 和 accuracy
line = viz.line(X=np.arange(1,10,1), Y=np.arange(1,10,1))
#散点图用来观察分类变化
scatter = viz.scatter(
  X=x,
  Y=y+1, 
  opts=dict(
    markercolor = colors,
    marksize = 5,
    legend=["0","1","2","3"]),)
#text 窗口用来显示loss 、accuracy 、时间
text = viz.text("FOR TEST")
#散点图做对比
viz.scatter(
  X=x,
  Y=y+1, 
  opts=dict(
    markercolor = colors,
    marksize = 5,
    legend=["0","1","2","3"]
  ),
)

#效果如下：

##邏輯迴歸處理

輸入2，輸出4

#

logstic = nn.Sequential(
  nn.Linear(2,4)
)

gpu還是cpu選擇：

if use_gpu:
  gpu_status = torch.cuda.is_available()
  if gpu_status:
    logstic = logstic.cuda()
    # net = net.cuda()
    print("###############使用gpu##############")
  else : print("###############使用cpu##############")
else:
  gpu_status = False
  print("###############使用cpu##############")

優化器與loss函數：

#

loss_f = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_l = optim.SGD(logstic.parameters(), lr=0.001)

訓練2000次：

#

start_time = time.time()
time_point, loss_point, accuracy_point = [], [], []
for t in range(2000):
  if gpu_status:
    train_x = Variable(x).cuda()
    train_y = Variable(y).cuda()
  else:
    train_x = Variable(x)
    train_y = Variable(y)
  # out = net(train_x)
  out_l = logstic(train_x)
  loss = loss_f(out_l,train_y)
  optimizer_l.zero_grad()
  loss.backward()
  optimizer_l.step()

訓練過成觀察及視覺化：

#

if t % 10 == 0:
  prediction = torch.max(F.softmax(out_l, 1), 1)[1]
  pred_y = prediction.data
  accuracy = sum(pred_y ==train_y.data)/float(2000.0)
  loss_point.append(loss.data[0])
  accuracy_point.append(accuracy)
  time_point.append(time.time()-start_time)
  print("[{}/{}] | accuracy : {:.3f} | loss : {:.3f} | time : {:.2f} ".format(t + 1, 2000, accuracy, loss.data[0],
                                  time.time() - start_time))
  viz.line(X=np.column_stack((np.array(time_point),np.array(time_point))),
       Y=np.column_stack((np.array(loss_point),np.array(accuracy_point))),
       win=line,
       opts=dict(legend=["loss", "accuracy"]))
   #这里的数据如果用gpu跑会出错，要把数据换成cpu的数据 .cpu()即可
  viz.scatter(X=train_x.cpu().data, Y=pred_y.cpu()+1, win=scatter,name="add",
        opts=dict(markercolor=colors,legend=["0", "1", "2", "3"]))
  viz.text("<h3 id="accuracy-nbsp-nbsp">accuracy : {}</h3><br><h3 align=&#39;center&#39; style=&#39;color:pink&#39;>"
       "loss : {:.4f}</h3><br><h3 id="time-nbsp-nbsp-f">time : {:.1f}</h3>"
       .format(accuracy,loss.data[0],time.time()-start_time),win =text)

我們先用cpu執行一次，結果如下：

然後用gpu運行一下，結果如下：

#發現cpu的速度比gpu快很多，但是我聽說機器學習應該是gpu更快啊，百度了一下，知乎上的答案是：

#我的理解就是gpu在處理圖片識別大量矩陣運算等方面運算能力遠高於cpu，在處理一些輸入和輸出都很少的，還是cpu更具優勢。

###新增神經層：############

net = nn.Sequential(
  nn.Linear(2, 10),
  nn.ReLU(),  #激活函数
  nn.Linear(10, 4)
)

#########新增一層10單元神經層，看看效果是否會有所提升： #########使用cpu：######### ##########使用gpu：##############比較觀察，似乎沒有什麼差別，看來處理簡單分類問題（輸入，輸出少）的問題，神經層和gpu不會對機器學習加持。 ######相關推薦：############PyTorch上搭建簡單神經網路實作迴歸與分類的範例###############詳解PyTorch批次訓練及最佳化器比較#################################

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