PyTorch搭建分类回归神经网络并用GPU进行加速的例子

在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch搭建分类回归神经网络，并使用GPU进行加速。本文将包含两个示例说明。

示例一：使用PyTorch搭建分类神经网络

我们可以使用PyTorch搭建分类神经网络。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义超参数
num_epochs = 5
batch_size = 4
learning_rate = 0.001

# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        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 = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        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

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在上述代码中，我们首先加载了CIFAR10数据集，并定义了一个分类神经网络Net。然后，我们定义了损失函数和优化器，并使用训练集训练模型。最后，我们使用测试集测试模型的准确率。

示例二：使用PyTorch搭建回归神经网络

除了分类神经网络，我们还可以使用PyTorch搭建回归神经网络。示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据集
x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168], [9.779], [6.182], [7.59], [2.167], [7.042], [10.791], [5.313], [7.997], [3.1]], dtype=np.float32)
y_train = np.array([[1.7], [2.76], [2.09], [3.19], [1.694], [1.573], [3.366], [2.596], [2.53], [1.221], [2.827], [3.465], [1.65], [2.904], [1.3]], dtype=np.float32)

# 转换为张量
x_train = torch.from_numpy(x_train)
y_train = torch.from_numpy(y_train)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    inputs = x_train
    targets = y_train

    # 前向传播
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 可视化结果
predicted = net(x_train).detach().numpy()
plt.plot(x_train.numpy(), y_train.numpy(), 'ro', label='Original data')
plt.plot(x_train.numpy(), predicted, label='Fitted line')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了一个一维数据集x_train和y_train。然后，我们将数据集转换为张量，并定义了一个回归神经网络Net。接着，我们定义了损失函数和优化器，并使用训练集训练模型。最后，我们使用Matplotlib可视化了结果。

使用GPU进行加速

如果你的计算机支持GPU，你可以使用GPU进行加速。示例代码如下：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

net.to(device)

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

在上述代码中，我们首先判断计算机是否支持GPU。然后，我们将模型和数据移动到GPU上。这样，我们就可以使用GPU进行加速。

总结

本文介绍了如何使用PyTorch搭建分类回归神经网络，并使用GPU进行加速。我们可以使用PyTorch的nn.Module类定义模型，使用nn.CrossEntropyLoss()函数定义损失函数，使用optim.SGD()函数定义优化器，使用backward()函数进行反向传播，使用step()函数更新参数。如果你的计算机支持GPU，你可以使用GPU进行加速。

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