Pytorch学习(十四) ------- Pytorch 0.4代码迁移简要总结

总说

由于pytorch 0.4版本更新实在太大了, 以前版本的代码必须有一定程度的更新. 主要的更新在于 Variable和Tensor的合并.,
当然还有Windows的支持, 其他一些就是支持scalar tensor以及修复bug和提升性能吧.
Variable和Tensor的合并导致以前的代码会出错, 所以需要迁移, 其实迁移代价并不大.

Tensor和Variable的合并

说是合并, 其实是按照以前(0.1-0.3版本)的观点是: Tensor现在默认requires_grad=False的Variable了.
torch.Tensor和torch.autograd.Variable现在其实是同一个类! 没有本质的区别! 所以也就是说,
现在已经没有纯粹的Tensor了, 是个Tensor, 它就支持自动求导! 你现在要不要给Tensor包一下Variable, 都没有任何意义了.

查看Tensor的类型

使用.isinstance()或是x.type(), 用type()不能看tensor的具体类型.
>>> x = torch.DoubleTensor([1, 1, 1]) >>> print(type(x)) # was
torch.DoubleTensor "<class 'torch.Tensor'>" >>> print(x.type()) # OK:
'torch.DoubleTensor' 'torch.DoubleTensor' >>> print(isinstance(x,
torch.DoubleTensor))# OK: True True
requires_grad 已经是Tensor的一个属性了
>>> x = torch.ones(1) >>> x.requires_grad #默认是False False >>> y = torch.ones(1)
>>>z = x + y >>> # 显然z的该属性也是False >>> z.requires_grad False >>> # 所有变量都不需要grad,
所以会出错 >>> z.backward() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad
and does not have a grad_fn >>> >>> # 可以将`requires_grad`作为一个参数, 构造tensor >>> w
= torch.ones(1, requires_grad=True) >>> w.requires_grad True >>> total = w + z
>>>total.requires_grad True >>> # 现在可以backward了 >>> total.backward() >>> w.grad
tensor([1.]) >>> # x,y,z都是不需要梯度的,他们的grad也没有计算 >>> z.grad == x.grad == y.grad ==
None True
通过.requires_grad()来进行使得Tensor需要梯度.

不要随便用.data

以前.data是为了拿到Variable中的Tensor,但是后来, 两个都合并了. 所以
.data返回一个新的requires_grad=False的Tensor! 然而新的这个Tensor与以前那个Tensor是共享内存的. 所以不安全, 因为
y = x.data # x需要进行autograd # y和x是共享内存的,但是这里y已经不需要grad了, #
所以会导致本来需要计算梯度的x也没有梯度可以计算.从而x不会得到更新!
所以, 推荐用x.detach(), 这个仍旧是共享内存的, 也是使得y的requires_grad为False, 但是,如果x需要求导,
仍旧是可以自动求导的!

scalar的支持

这个非常重要啊! 以前indexing一个一维Tensor,返回的是一个number类型,但是indexing一个Variable
确实返回一个size为(1,)的vector. 再比如一些reduction操作, 比如tensor.sum()返回一个number, 但是
variable.sum()返回的是一个size为(1,)的vector.

scalar是0-维度的Tensor, 所以我们不能简单的用以前的方法创建, 我们用一个torch.tensor注意,是小写的!
>>> torch.tensor(3.1416) # 用torch.tensor来创建scalar tensor(3.1416) # 注意
scalar是打印出来是没有[]的 >>> torch.tensor(3.1416).size() # size是0 torch.Size([]) >>>
torch.tensor([3]).size() # compare to a vector of size 1 torch.Size([1]) #
如果是tensor, 打印出来会用`[]`包上 >>> >>> vector = torch.arange(2, 6) # this is a vector
>>>vector tensor([ 2., 3., 4., 5.]) >>> vector[3] # 现在,
indexing一个一维tensor返回的是一个tensor了! tensor(5.) >>> vector[3].item() #
需要额外加上.item() 来获得里面的值 5.0 >>> mysum = torch.tensor([2, 3]).sum() #
而这种reduction操作, 返回的是一个scalar了(0-dimension的tensor) >>> mysum tensor(5) >>>
mysum.size() torch.Size([])
从上面例子可以看出, 通过引入scalar, 可以将返回值的类型进行统一.
重点:
1. 取得一个tensor的值(返回number), 用.item()
2. 创建scalar的话,需要用torch.tensor(number)
3. torch.tensor(list)也可以进行创建tensor

累加loss

以前了累加loss(为了看loss的大小)一般是用total_loss+=loss.data[0] , 比较诡异的是, 为啥是.data[0]? 这是因为,
这是因为loss是一个Variable, 所以以后累加loss, 用loss.item().
这个是必须的, 如果直接加, 那么随着训练的进行, 会导致后来的loss具有非常大的graph, 可能会超内存. 然而total_loss只是用来看的,
所以没必要进行维持这个graph!

弃用 volatile

现在这个flag已经没用了. 被替换成torch.no_grad(), torch.set_grad_enable(grad_mode)等函数
>>> x = torch.zeros(1, requires_grad=True) >>> with torch.no_grad(): ... y =
x *2 >>> y.requires_grad False >>> >>> is_train = False >>> with
torch.set_grad_enabled(is_train):... y = x * 2 >>> y.requires_grad False >>>
torch.set_grad_enabled(True) # this can also be used as a function >>> y = x * 2
>>>y.requires_grad True >>> torch.set_grad_enabled(False) >>> y = x * 2 >>>
y.requires_gradFalse
dypes,devices以及numpy-style的构造函数

dtype是data types, 对应关系如下:

通过.dtype可以得到

其他就是以前写device type都是用.cup()或是.cuda(), 现在独立成一个函数, 我们可以
>>> device = torch.device("cuda:1") >>> x = torch.randn(3, 3,
dtype=torch.float64, device=device) tensor([[-0.6344, 0.8562, -1.2758], [ 0.8414
,1.7962, 1.0589], [-0.1369, -1.0462, -0.4373]], dtype=torch.float64, device=
'cuda:1') >>> x.requires_grad # default is False False >>> x = torch.zeros(3,
requires_grad=True) >>> x.requires_grad True
新的创建Tensor方法

主要是可以指定 dtype以及device.
>>> device = torch.device("cuda:1") >>> x = torch.randn(3, 3,
dtype=torch.float64, device=device) tensor([[-0.6344, 0.8562, -1.2758], [ 0.8414
,1.7962, 1.0589], [-0.1369, -1.0462, -0.4373]], dtype=torch.float64, device=
'cuda:1') >>> x.requires_grad # default is False False >>> x = torch.zeros(3,
requires_grad=True) >>> x.requires_grad True
用 torch.tensor来创建Tensor

这个等价于numpy.array,用途:
1.将python list的数据用来创建Tensor
2. 创建scalar
# 从列表中, 创建tensor >>> cuda = torch.device("cuda") >>> torch.tensor([[1], [2], [3
]], dtype=torch.half, device=cuda) tensor([[1], [ 2], [ 3]], device='cuda:0')
>>>torch.tensor(1) # 创建scalar tensor(1)
torch.*like以及torch.new_*

第一个是可以创建, shape相同, 数据类型相同.
>>> x = torch.randn(3, dtype=torch.float64) >>> torch.zeros_like(x) tensor([
0., 0., 0.], dtype=torch.float64) >>> torch.zeros_like(x, dtype=torch.int)
tensor([0, 0, 0], dtype=torch.int32)
当然如果是单纯想要得到属性与前者相同的Tensor, 但是shape不想要一致:
>>> x = torch.randn(3, dtype=torch.float64) >>> x.new_ones(2) # 属性一致 tensor([
1., 1.], dtype=torch.float64) >>> x.new_ones(4, dtype=torch.int) tensor([ 1, 1,
1, 1], dtype=torch.int32)
书写 device-agnostic 的代码

这个含义是, 不要显示的指定是gpu, cpu之类的. 利用.to()来执行.
# at beginning of the script device = torch.device("cuda:0" if
torch.cuda.is_available()else "cpu") ... # then whenever you get a new Tensor
or Module # this won't copy if they are already on the desired device input =
data.to(device) model = MyModule(...).to(device)
迁移代码对比

以前的写法
model = MyRNN() if use_cuda: model = model.cuda() # train total_loss = 0 for
input, targetin train_loader: input, target = Variable(input), Variable(target)
hidden = Variable(torch.zeros(*h_shape))# init hidden if use_cuda: input,
target, hidden = input.cuda(), target.cuda(), hidden.cuda() ...# get loss and
optimize total_loss += loss.data[0] # evaluate for input, target in
test_loader: input = Variable(input, volatile=True) if use_cuda: ... ...
现在的写法
# torch.device object used throughout this script device = torch.device("cuda"
if use_cuda else "cpu") model = MyRNN().to(device) # train total_loss = 0 for
input, targetin train_loader: input, target = input.to(device),
target.to(device) hidden = input.new_zeros(*h_shape)# has the same device &
dtype as `input` ... # get loss and optimize total_loss += loss.item() # get
Python number from 1-element Tensor # evaluate with torch.no_grad(): #
operations inside don't track history for input, target in test_loader: ...

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