Pytorch: torch.nn

# batch_size=3，计算对应每个类别的分数（只有两个类别）
score = t.randn(3, 2)
# 三个样本分别属于1，0，1类，label必须是LongTensor
label = t.Tensor([1, 0, 1]).long()

# loss与普通的layer无差异
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(score, label)
loss

from torch import  optim
optimizer = optim.SGD(params=net.parameters(), lr=1)
optimizer.zero_grad() # 梯度清零，等价于net.zero_grad()

input = t.randn(1, 3, 32, 32)
output = net(input)
output.backward(output) # fake backward

optimizer.step() # 执行优化

# 为不同子网络设置不同的学习率，在finetune中经常用到
# 如果对某个参数不指定学习率，就使用最外层的默认学习率
optimizer =optim.SGD([
                {‘params‘: net.features.parameters()}, # 学习率为1e-5
                {‘params‘: net.classifier.parameters(), ‘lr‘: 1e-2}
            ], lr=1e-5)
optimizer

# 只为两个全连接层设置较大的学习率，其余层的学习率较小
special_layers = nn.ModuleList([net.classifier[0], net.classifier[3]])
special_layers_params = list(map(id, special_layers.parameters()))
base_params = filter(lambda p: id(p) not in special_layers_params,
                     net.parameters())

optimizer = t.optim.SGD([
            {‘params‘: base_params},
            {‘params‘: special_layers.parameters(), ‘lr‘: 0.01}
        ], lr=0.001 )
optimizer

# 方法1: 调整学习率，新建一个optimizer
old_lr = 0.1
optimizer1 =optim.SGD([
                {‘params‘: net.features.parameters()},
                {‘params‘: net.classifier.parameters(), ‘lr‘: old_lr*0.1}
            ], lr=1e-5)
optimizer1

# 方法2: 调整学习率, 手动decay, 保存动量
for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group[‘lr‘] *= 0.1 # 学习率为之前的0.1倍
optimizer

from torch.nn import functional as F
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.pool(F.relu(self.conv1(x)), 2)
        x = F.pool(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

def __init__(self):
    self._parameters = OrderedDict()
    self._modules = OrderedDict()
    self._buffers = OrderedDict()
    self._backward_hooks = OrderedDict()
    self._forward_hooks = OrderedDict()
    self.training = True

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 等价与self.register_parameter(‘param1‘ ,nn.Parameter(t.randn(3, 3)))
        self.param1 = nn.Parameter(t.rand(3, 3))
        self.submodel1 = nn.Linear(3, 4) 
    def forward(self, input):
        x = self.param1.mm(input)
        x = self.submodel1(x)
        return x
net = Net()
net

net._modules
OrderedDict([(‘submodel1‘, Linear(in_features=3, out_features=4, bias=True))])

net._parameters
OrderedDict([(‘param1‘, Parameter containing:
              tensor([[ 0.3398,  0.5239,  0.7981],
                      [ 0.7718,  0.0112,  0.8100],
                      [ 0.6397,  0.9743,  0.8300]]))])

# 保存模型
t.save(net.state_dict(), ‘net.pth‘)

# 加载已保存的模型
net2 = Net()
net2.load_state_dict(t.load(‘net.pth‘))

将Module放在GPU上运行也十分简单，只需两步：

model = model.cuda()：将模型的所有参数转存到GPU
input.cuda()：将输入数据也放置到GPU上
至于如何在多个GPU上并行计算，PyTorch也提供了两个函数，可实现简单高效的并行GPU计算

nn.parallel.data_parallel(module, inputs, device_ids=None, output_device=None, dim=0, module_kwargs=None)
class torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)
可见二者的参数十分相似，通过device_ids参数可以指定在哪些GPU上进行优化，output_device指定输出到哪个GPU上。唯一的不同就在于前者直接利用多GPU并行计算得出结果，而后者则返回一个新的module，能够自动在多GPU上进行并行加速。

# method 1
new_net = nn.DataParallel(net, device_ids=[0, 1])
output = new_net(input)

# method 2
output = nn.parallel.data_parallel(new_net, input, device_ids=[0, 1])
DataParallel并行的方式，是将输入一个batch的数据均分成多份，分别送到对应的GPU进行计算，各个GPU得到的梯度累加。与Module相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份，在此需要注意，在module中属性应该是只读的。