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1.
from torchsummary import summary
summary(your_model, input_size=(channels, H, W))
2. 梯度裁减
import torch.nn as nn
outputs = model(inputs)
loss= criterion(outputs, target)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2) # max_norm：梯度的最大范数；norm_type：规定范数的类型，默认为L2
optimizer.step()
3. 扩展图片维度
因为训练时数据维度一般为(batch_size, c, h,, w)，而测试时如果只输入一张图片，则需要进行维度扩展。
方法一：(h, w, c) -> (1, h, w, c)
import cv2
import torch
image = cv2.imread(img_path)
image = torch.tensor(image)
img = image.view(1, *image.size())
方法二：(h, w, c) -> (1, h, w, c)
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread(img_path)
img = image[np.newaxis, :, :, :]
方法三：
torch.Size([(h, w, c)]) -> torch.Size([(1, h, w, c)])torch.Size([(1, h, w, c)]) -> torch.Size([(h, w, c)])
4. 独热编码
在PyTorch中使用交叉熵损失函数的时候会自动把label转化成onehot，所以不用手动转化，而使用MSE需要手动转化成onehot编码。
import torch
class_num = 8
batch_size = 4
def one_hot(label):
"""
将一维列表转换为独热编码
"""
label = label.resize_(batch_size, 1)
m_zeros = torch.zeros(batch_size, class_num)
# 从 value 中取值，然后根据 dim 和 index 给相应位置赋值
onehot = m_zeros.scatter_(1, label, 1) # (dim,index,value)
return onehot.numpy() # Tensor -> Numpy
label = torch.LongTensor(batch_size).random_() % class_num # 对随机数取余
print(one_hot(label))
# output:
# label = tensor([3, 7, 0, 6])
# [[0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
# [1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]]
5. 防止验证模型时爆显存
验证模型时不需要求导，即不需要梯度计算，关闭autograd，可以提高速度，节约内存。如果不关闭可能会爆显存。
with torch.no_grad():
# 使用model进行预测的代码
pass
6. torch.cuda.empty_cache()的用处
因此 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。注意使用此命令不会释放 tensors 占用的显存。对于不用的数据变量，Pytorch 可以自动进行回收从而释放相应的显存。
7. 学习率衰减
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
# 训练前的初始化
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1) # # 每过10个epoch，学习率乘以0.1
# 训练过程中
for n in n_epoch:
scheduler.step()
8. 冻结某些层的参数
在加载预训练模型的时候，我们有时想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化。
我们首先需要知道每一层的名字，通过如下代码打印：
model = Network() # 获取自定义网络结构
for name, value in model.named_parameters():
print('name: {0},\t grad: {1}'.format(name, value.requires_grad))
假设前几层信息如下：
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias, grad: True
2) 定义一个要冻结的层的列表
no_grad = [
'cnn.VGG_16.convolution1_1.weight',
'cnn.VGG_16.convolution1_1.bias',
'cnn.VGG_16.convolution1_2.weight',
'cnn.VGG_16.convolution1_2.bias'
]
3) 冻结方法如下
net = Net.CTPN() # 获取网络结构
for name, value in net.named_parameters():
if name in no_grad:
value.requires_grad = False
else:
value.requires_grad = True
再打印每层信息：
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias, grad: False
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight, grad: True
name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias, grad: True
最后在定义优化器时，只对requires_grad为True的层的参数进行更新。
optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters()), lr=0.01)
9. 对不同层使用不同的学习率
1）首先获取网络结构每一层的名字
net = Network() # 获取自定义网络结构
for name, value in net.named_parameters():
print('name: {}'.format(name))
# 输出：
# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution1_1.bias
# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution1_2.bias
# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution2_1.bias
# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.weight
# name: cnn.VGG_16.convolution2_2.bias
对 convolution1 和 convolution2 设置不同的学习率，首先将它们分开，即放到不同的列表里：
conv1_params = []
conv2_params = []
for name, parms in net.named_parameters():
if "convolution1" in name:
conv1_params += [parms]
else:
conv2_params += [parms]
# 然后在优化器中进行如下操作：
optimizer = optim.Adam(
[
{"params": conv1_params, 'lr': 0.01},
{"params": conv2_params, 'lr': 0.001},
],
weight_decay=1e-3,
)
我们将模型划分为两部分，存放到一个列表里，每部分就对应上面的一个字典，在字典里设置不同的学习率。当这两部分有相同的其他参数时，就将该参数放到列表外面作为全局参数，如上面的 weight_decay。
我们也可以在列表外设置一个全局学习率，当各部分字典里设置了局部学习率时，就使用该学习率，否则就使用列表外的全局学习率。
