周弈帆的博客
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吴恩达《深度学习专项》代码实战（十）：2.用 PyTorch 实现简单的 CNN 二分类器

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学完了CNN的基本构件，看完了用TensorFlow实现的CNN，让我们再用PyTorch来搭建一个CNN，并用这个网络完成之前那个简单的猫狗分类任务。

这份PyTorch实现会尽量和TensorFlow实现等价。同时，我也会分享编写此项目过程中发现的PyTorch与TensorFlow的区别。

项目网址：https://github.com/SingleZombie/DL-Demos/tree/master/dldemos/BasicCNN

获取数据集

和之前几次的代码实战任务一样，我们这次还用的是Kaggle上的猫狗数据集。我已经写好了数据预处理的函数。使用如下的接口即可获取数据集：

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train_X, train_Y, test_X, test_Y = get_cat_set(
    'dldemos/LogisticRegression/data/archive/dataset',
    train_size=1500,
    format='nchw')
print(train_X.shape)  # (m, 3, 224, 224)
print(train_Y.shape)  # (m, 1)

这次的数据格式和之前项目中的有一些区别。

在使用全连接网络时，每一个输入样本都是一个一维向量。之前在预处理数据集时，我做了一个flatten操作，把图片的所有颜色值塞进了一维向量中。而在CNN中，对于卷积操作，每一个输入样本都是一个三维张量。用OpenCV读取完图片后，不用对图片Resize，直接拿过来用就可以了。

另外，在用NumPy实现时，我们把数据集大小N当作了最后一个参数；在用TensorFlow时，张量格式是”NHWC(数量-高度-宽度-通道数)”。而PyTorch中默认的张量格式是”NCHW(数量-通道数-高度-宽度)”。因此，在预处理数据集时，我令format='nchw'。

初始化模型

根据课堂里讲的CNN构建思路，我搭了一个这样的网络。

由于这个二分类任务比较简单，我在设计时尽可能让可训练参数更少。刚开始用一个大步幅、大卷积核的卷积快速缩小图片边长，之后逐步让图片边长减半、深度翻倍。

这样一个网络用PyTorch实现如下：

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def init_model(device='cpu'):
    model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 16, 11, 3), nn.BatchNorm2d(16),
                          nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(2, 2),
                          nn.Conv2d(16, 32, 5), nn.BatchNorm2d(32),
                          nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(2, 2),
                          nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64),
                          nn.ReLU(True), nn.Conv2d(64, 64, 3),
                          nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(True),
                          nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Flatten(),
                          nn.Linear(3136, 2048), nn.ReLU(True),
                          nn.Linear(2048, 1), nn.Sigmoid()).to(device)

    def weights_init(m):
        if isinstance(m, nn.Conv2d):
            torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight)
            m.bias.data.fill_(0)
        elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
            m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)
            m.bias.data.fill_(0)
        elif isinstance(m, nn.Linear):
            torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight)
            m.bias.data.fill_(0)

    model.apply(weights_init)

    print(model)
    return model

让我们从函数定义开始一点一点看起。

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def init_model(device='cpu'):

在PyTorch中，所有张量所在的运算设备需要显式指定。我们的模型中带有可学习参数，这些参数都是张量。因此，在初始化模型时，我们要决定参数所在设备。最常见的设备是'cpu'和'cuda:0'。对于模块或者张量，使用x.to(device)即可让对象x中的数据迁移到设备device上。

接着，是初始化模型结构。

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model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 16, 11, 3), nn.BatchNorm2d(16),
                          nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(2, 2),
                          nn.Conv2d(16, 32, 5), nn.BatchNorm2d(32),
                          nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(2, 2),
                          nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(64),
                          nn.ReLU(True), nn.Conv2d(64, 64, 3),
                          nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(True),
                          nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Flatten(),
                          nn.Linear(3136, 2048), nn.ReLU(True),
                          nn.Linear(2048, 1), nn.Sigmoid()).to(device)

torch.nn.Sequential()用于创建一个串行的网络（前一个模块的输出就是后一个模块的输入）。网络各模块用到的初始化参数的介绍如下：

  • Conv2d: 输入通道数、输出通道数、卷积核边长、步幅、填充个数padding。
  • BatchNormalization: 输入通道数。
  • ReLU: 一个bool值inplace。是否使用inplace，就和用a += 1还是a + 1一样，后者会多花一个中间变量来存结果。
  • MaxPool2d: 卷积核边长、步幅。
  • Linear（全连接层）：输入通道数、输出通道数。

相比TensorFlow，PyTorch里的模块更独立一些，不能附加激活函数，不能直接直接写上初始化方法。

TensorFlow是静态图（会有一个类似“编译”的过程，把模块串起来），除了第一个模块外，后续模块都可以不指定输入通道数。而PyTorch是动态图，需要指定某些模块的输入通道数。

根据之前的设计，把参数填入这些模块即可。

由于PyTorch在初始化模块时不能自动初始化参数，我们要手动写上初始化参数的逻辑。

在此之前，要先认识一下torch.nn.Module的apply函数。

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model.apply(weights_init)

PyTorch的模型模块torch.nn.Module是自我嵌套的。一个torch.nn.Module的实例可能由多个torch.nn.Module的实例组成。model.apply(func)可以对某torch.nn.Module实例的所有某子模块执行func函数。我们使用的参数初始化函数叫做weights_init，所以用上面那行代码就可以初始化所有模块。

初始化参数函数是这样写的：

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def weights_init(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d):
        torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight)
        m.bias.data.fill_(0)
    elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
        m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)
        m.bias.data.fill_(0)
    elif isinstance(m, nn.Linear):
        torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight)
        m.bias.data.fill_(0)

其中，m就是子模块的示例。通过对其进行类型判断，我们可以对不同的模块执行不同的初始化方式。初始化的函数都在torch.nn.init，我这里用的是torch.nn.init.xavier_normal_。

理论上写了batch normalization的话前一个模块就不用加bias。为了让代码稍微简单一点，我没有做这个优化。

模型初始化完后，调用print(model)可以查看网络各层的参数信息。

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Sequential(
  (0): Conv2d(3, 16, kernel_size=(11, 11), stride=(3, 3))
  (1): BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
  (2): ReLU(inplace=True)
  (3): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    ......
  (18): Linear(in_features=2048, out_features=1, bias=True)
  (19): Sigmoid()

准备优化器和loss

初始化完模型后，可以用下面的代码初始化优化器与loss。

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model = init_model(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), 5e-4)
loss_fn = torch.nn.BCELoss()

torch.optim.Adam可以初始化一个Adam优化器。它的第一个参数是所有可训练参数，直接对一个torch.nn.Module调用.parameters()即可一键获取参数。它的第二个参数是学习率，这个可以根据实验情况自行调整。

torch.nn.BCELoss是二分类用到的交叉熵误差。这里只是对它进行了初始化。在调用时，使用方法是loss(input, target)。input是用于比较的结果，target是被比较的标签。

训练与推理

接下来，我们来编写模型训练和推理（准确来说是评估）的代码。

先看训练函数。

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def train(model: nn.Module,
          train_X: np.ndarray,
          train_Y: np.ndarray,
          optimizer: torch.optim.Optimizer,
          loss_fn: nn.Module,
          batch_size: int,
          num_epoch: int,
          device: str = 'cpu'):

在训练时，我们采用mini-batch策略。因此，开始迭代前，我们要编写预处理mini-batch的代码。

这部分的代码讲解请参考我之前有关优化算法的文章。

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m = train_X.shape[0]
    indices = np.random.permutation(m)
    shuffle_X = train_X[indices, ...]
    shuffle_Y = train_Y[indices, ...]
    num_mini_batch = math.ceil(m / batch_size)
    mini_batch_XYs = []
    for i in range(num_mini_batch):
        if i == num_mini_batch - 1:
            mini_batch_X = shuffle_X[i * batch_size:, ...]
            mini_batch_Y = shuffle_Y[i * batch_size:, ...]
        else:
            mini_batch_X = shuffle_X[i * batch_size:(i + 1) * batch_size, ...]
            mini_batch_Y = shuffle_Y[i * batch_size:(i + 1) * batch_size, ...]
        mini_batch_X = torch.from_numpy(mini_batch_X)
        mini_batch_Y = torch.from_numpy(mini_batch_Y).float()
        mini_batch_XYs.append((mini_batch_X, mini_batch_Y))
    print(f'Num mini-batch: {num_mini_batch}')

PyTorch有更方便的实现mini-batch的方法。但为了少引入一些新知识，我这里没有使用。后续文章中会对这部分内容进行介绍。

这里还有一些有关PyTorch的知识需要讲解。torch.from_numpy可以把一个NumPy数组转换成torch.Tensor。由于标签Y是个整形张量，而PyTorch算loss时又要求标签是个float，这里要调用.float()把张量强制类型转换到float型。同理，其他类型也可以用类似的方法进行转换。

分配好了mini-batch后，就可以开心地调用框架进行训练了。

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for e in range(num_epoch):
        for mini_batch_X, mini_batch_Y in mini_batch_XYs:
            mini_batch_X = mini_batch_X.to(device)
            mini_batch_Y = mini_batch_Y.to(device)
            mini_batch_Y_hat = model(mini_batch_X)
            loss: torch.Tensor = loss_fn(mini_batch_Y_hat, mini_batch_Y)

            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

        print(f'Epoch {e}. loss: {loss}')

由于GPU计算资源有限，只有当我们需要计算某数据时，才把数据用to(device)放到对应设备上。

直接用model(x)即可让模型model执行输入x的前向传播。

之后几行代码就属于训练的常规操作了。先计算loss，再清空优化器的梯度，做反向传播，最后调用优化器更新所有参数。

推理并评估的函数定义如下：

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def evaluate(model: nn.Module,
             test_X: np.ndarray,
             test_Y: np.ndarray,
             device='cpu'):

它的实现和之前的NumPy版本极为类似，这里不再重复讲解了。

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test_X = torch.from_numpy(test_X).to(device)
test_Y = torch.from_numpy(test_Y).to(device)
test_Y_hat = model(test_X)
predicts = torch.where(test_Y_hat > 0.5, 1, 0)
score = torch.where(predicts == test_Y, 1.0, 0.0)
acc = torch.mean(score)
print(f'Accuracy: {acc}')

main函数

做好了所有准备，现在可以把所有的流程串起来了。让我们看看main函数的所有代码：

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def main():
    train_X, train_Y, test_X, test_Y = get_cat_set(
        'dldemos/LogisticRegression/data/archive/dataset',
        train_size=1500,
        format='nchw')
    print(train_X.shape)  # (m, 3, 224, 224)
    print(train_Y.shape)  # (m, 1)

    device = 'cuda:0'
    num_epoch = 20
    batch_size = 16
    model = init_model(device)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), 5e-4)
    loss_fn = torch.nn.BCELoss()
    train(model, train_X, train_Y, optimizer, loss_fn, batch_size, num_epoch,
          device)
    evaluate(model, test_X, test_Y, device)

这里，我们先准备好了数据集，再初始化好了模型、优化器、loss，之后训练，最后评估。

这里的cuda:0可以改成cpu，这样所有运算都会在CPU上完成。

实验结果

由于数据量较少，我只执行了20个epoch。loss已经降到很低了。

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poch 19. loss: 0.0308767631649971

但是，测试集上的精度非常低。

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Accuracy: 0.5824999809265137

在完成本项目时，我本来想让这次的PyTorch实现和上次的TensorFlow实现完全等价。但是，上次的loss大概是0.06，准确率是0.74。可以看出，在训练误差上PyTorch模型没什么问题，而准确率却差了很多。我猜测是TensorFlow的代码过于“高级”，隐藏了很多细节。也许它默认的配置里使用了某些正则化手段。而在今天这份PyTorch实现中，我们没有使用任何正则化的方法。

不管怎么说，从训练的角度来看，相比前几周用的全连接网络，CNN的效果出彩很多。相信加入更多训练数据，并使用一些正则化方法的话，模型在测试集上的表现会更好。

PyTorch和TensorFlow在使用体验和性能上更有优劣。相比TensorFlow的高度封装的函数，PyTorch要手写的地方会多一点。不过，在项目逐渐复杂起来，高度封装的函数用不了了之后，还是PyTorch写起来会更方便一点。毕竟PyTorch是动态图，可以随心所欲地写前向推理的过程。也正因为如此，PyTorch的性能会略逊一些。

使用编程框架是不是很爽？可不要得意忘形哦。在之后的文章中，我还会介绍卷积的等价NumPy实现，让我们重温一下“难用”的NumPy，打下坚实的编程基础。

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