1. 自己动手实现softmax回归
首先导入本节实现所需的包或模块。
import torch import torchvision import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l
1.1 读取数据
我们将使用Fashion-MNIST数据集，并设置批量大小为256。
batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
1.2 初始化模型参数
num_inputs = 784 num_outputs = 10 W = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, num_outputs)), dtype=torch.float) b = torch.zeros(num_outputs, dtype=torch.float)
同之前一样，我们需要模型参数梯度。
W.requires_grad_(requires_grad=True) b.requires_grad_(requires_grad=True) • 1 • 2
1.3 实现softmax运算
在介绍如何定义softmax回归之前，我们先描述一下对如何对多维Tensor按维度操作。在下面的例子中，给定一个Tensor矩阵X。我们可以只对其中同一列（dim=0）或同一行（dim=1）的元素求和，并在结果中保留行和列这两个维度（keepdim=True）。
X = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(X.sum(dim=0, keepdim=True)) print(X.sum(dim=1, keepdim=True))
输出：
tensor([[5, 7, 9]]) tensor([[ 6], [15]])
下面我们就可以定义之前介绍的softmax运算了。在下面的函数中，矩阵X的行数是样本数，列数是输出个数。为了表达样本预测各个输出的概率，softmax运算会先通过exp函数对每个元素做指数运算，再对exp矩阵同行元素求和，最后令矩阵每行各元素与该行元素之和相除。这样一来，最终得到的矩阵每行元素和为1且非负。因此，该矩阵每行都是合法的概率分布。softmax运算的输出矩阵中的任意一行元素代表了一个样本在各个输出类别上的预测概率。
def softmax(X): X_exp = X.exp() partition = X_exp.sum(dim=1, keepdim=True) return X_exp / partition # 这里应用了广播机制
可以看到，对于随机输入，我们将每个元素变成了非负数，且每一行和为1。
X = torch.rand((2, 5)) X_prob = softmax(X) print(X_prob, X_prob.sum(dim=1))
输出：
tensor([[0.2206, 0.1520, 0.1446, 0.2690, 0.2138], [0.1540, 0.2290, 0.1387, 0.2019, 0.2765]]) tensor([1., 1.])
1.4 定义模型
有了softmax运算，就可以定义softmax回归模型。这里通过view函数将每张原始图像改成长度为num_inputs的向量。
def net(X): return softmax(torch.mm(X.view((-1, num_inputs)), W) + b)
1.5 定义损失函数
之前介绍了softmax回归使用的交叉熵损失函数。为了得到标签的预测概率，我们可以使用gather函数。在下面的例子中，变量y_hat是2个样本在3个类别的预测概率，变量y是这2个样本的标签类别。通过使用gather函数，我们得到了2个样本的标签的预测概率。与3.4节（softmax回归）数学表述中标签类别离散值从1开始逐一递增不同，在代码中，标签类别的离散值是从0开始逐一递增的。
y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) y = torch.LongTensor([0, 2]) y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))
输出：
tensor([[0.1000], [0.5000]])
下面为（softmax回归）中介绍的交叉熵损失函数。
def cross_entropy(y_hat, y): return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1)))
1.6 计算分类准确率
给定一个类别的预测概率分布y_hat，我们把预测概率最大的类别作为输出类别。如果它与真实类别y一致，说明这次预测是正确的。分类准确率即正确预测数量与总预测数量之比。
为了演示准确率的计算，下面定义准确率accuracy函数。其中y_hat.argmax(dim=1)返回矩阵y_hat每行中最大元素的索引，且返回结果与变量y形状相同。相等条件判断式(y_hat.argmax(dim=1) == y)是一个类型为ByteTensor的Tensor，我们用float()将其转换为值为0（相等为假）或1（相等为真）的浮点型Tensor。
def accuracy(y_hat, y): return (y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item()
让我们继续使用在演示gather函数时定义的变量y_hat和y，并将它们分别作为预测概率分布和标签。可以看到，第一个样本预测类别为2（该行最大元素0.6在本行的索引为2），与真实标签0不一致；第二个样本预测类别为2（该行最大元素0.5在本行的索引为2），与真实标签2一致。因此，这两个样本上的分类准确率为0.5。
print(accuracy(y_hat, y))
输出：
0.5 • 1
类似地，我们可以评价模型net在数据集data_iter上的准确率。
def evaluate_accuracy(data_iter, net): acc_sum, n = 0.0, 0 for X, y in data_iter: acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item() n += y.shape[0] return acc_sum / n
因为我们随机初始化了模型net，所以这个随机模型的准确率应该接近于类别个数10的倒数即0.1。
print(evaluate_accuracy(test_iter, net)) • 1
输出：
0.0681
1.7 训练模型
使用小批量随机梯度下降来优化模型的损失函数。在训练模型时，迭代周期数num_epochs和学习率lr都是可以调的超参数。改变它们的值可能会得到分类更准确的模型。
num_epochs, lr = 5, 0.1 def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, params=None, lr=None, optimizer=None): for epoch in range(num_epochs): train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0 for X, y in train_iter: y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y).sum() # 梯度清零 if optimizer is not None: optimizer.zero_grad() elif params is not None and params[0].grad is not None: for param in params: param.grad.data.zero_() l.backward() if optimizer is None: d2l.sgd(params, lr, batch_size) else: optimizer.step() train_l_sum += l.item() train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().item() n += y.shape[0] test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f' % (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc)) train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, batch_size, [W, b], lr)
输出：
epoch 1, loss 0.7878, train acc 0.749, test acc 0.794 epoch 2, loss 0.5702, train acc 0.814, test acc 0.813 epoch 3, loss 0.5252, train acc 0.827, test acc 0.819 epoch 4, loss 0.5010, train acc 0.833, test acc 0.824 epoch 5, loss 0.4858, train acc 0.836, test acc 0.815
1.8 预测
训练完成后，现在就可以演示如何对图像进行分类了。给定一系列图像（第三行图像输出），我们比较一下它们的真实标签（第一行文本输出）和模型预测结果（第二行文本输出）。
X, y = iter(test_iter).next() true_labels = d2l.get_fashion_mnist_labels(y.numpy()) pred_labels = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(dim=1).numpy()) titles = [true + '\n' + pred for true, pred in zip(true_labels, pred_labels)] d2l.show_fashion_mnist(X[0:9], titles[0:9])
完整代码
import torch import torchvision import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l # 加载数据 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 初始化模型 num_inputs = 784 num_outputs = 10 W = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, (num_inputs, num_outputs)), dtype=torch.float) b = torch.zeros(num_outputs, dtype=torch.float) W.requires_grad_(requires_grad=True) b.requires_grad_(requires_grad=True) # 定义softmax回归 def softmax(X): X_exp = X.exp() partition = X_exp.sum(dim=1, keepdim=True) return X_exp / partition # 这里应用了广播机制 # 网络计算 def net(X): return softmax(torch.mm(X.view((-1, num_inputs)), W) + b) # 计算准确率 def evaluate_accuracy(data_iter, net): acc_sum, n = 0.0, 0 for X, y in data_iter: acc_sum += (net(X).argmax(dim=1) == y).float().sum().item() n += y.shape[0] return acc_sum / n # 交叉熵损失 def cross_entropy(y_hat, y): return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))) # 模型训练 num_epochs, lr = 5, 0.1 def train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, params=None, lr=None, optimizer=None): for epoch in range(num_epochs): train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0 for X, y in train_iter: y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y).sum() # 梯度清零 if optimizer is not None: optimizer.zero_grad() elif params is not None and params[0].grad is not None: for param in params: param.grad.data.zero_() l.backward() if optimizer is None: d2l.sgd(params, lr, batch_size) else: optimizer.step() # “softmax回归的简洁实现”一节将用到 train_l_sum += l.item() train_acc_sum += (y_hat.argmax(dim=1) == y).sum().item() n += y.shape[0] test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f' % (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc)) train_ch3(net, train_iter, test_iter, cross_entropy, num_epochs, batch_size, [W, b], lr) # 预测 X, y = iter(test_iter).next() true_labels = d2l.get_fashion_mnist_labels(y.numpy()) pred_labels = d2l.get_fashion_mnist_labels(net(X).argmax(dim=1).numpy()) titles = [true + '\n' + pred for true, pred in zip(true_labels, pred_labels)] d2l.show_fashion_mnist(X[0:9], titles[0:9])
小结
- 可以使用softmax回归做多类别分类。与训练线性回归相比，你会发现训练softmax回归的步骤和它非常相似：获取并读取数据、定义模型和损失函数并使用优化算法训练模型。
