虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的***解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。
这是一个开发的项目，欢迎其它读者改进该文档：
https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide。
本文档主要由三个部分构成：首先，本文会简要清点 Python 中的***装备。接着，本文会介绍一些使用 PyTorch 的技巧和建议。***，我们分享了一些使用其它框架的见解和经验，这些框架通常帮助我们改进工作流。
一、清点 Python 装备
1. 建议使用 Python 3.6 以上版本
根据我们的经验，我们推荐使用 Python 3.6 以上的版本，因为它们具有以下特性，这些特性可以使我们很容易写出简洁的代码：
- 自 Python 3.6 以后支持「typing」模块
- 自 Python 3.6 以后支持格式化字符串(f string)
2. Python 风格指南
我们试图遵循 Google 的 Python 编程风格。请参阅 Google 提供的优秀的 python 编码风格指南：
地址：https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md。
在这里，我们会给出一个最常用命名规范小结：
3. 集成开发环境
一般来说，我们建议使用 visual studio 或 PyCharm 这样的集成开发环境。而 VS Code 在相对轻量级的编辑器中提供语法高亮和自动补全功能，PyCharm 则拥有许多用于处理远程集群任务的高级特性。
4. Jupyter Notebooks VS Python 脚本
一般来说，我们建议使用 Jupyter Notebook 进行初步的探索，或尝试新的模型和代码。如果你想在更大的数据集上训练该模型，就应该使用 Python 脚本，因为在更大的数据集上，复现性更加重要。
我们推荐你采取下面的工作流程：
- 在开始的阶段，使用 Jupyter Notebook
- 对数据和模型进行探索
- 在 notebook 的单元中构建你的类/方法
- 将代码移植到 Python 脚本中
- 在服务器上训练/部署
5. 开发常备库
常用的程序库有：
6. 文件组织
不要将所有的层和模型放在同一个文件中。***的做法是将最终的网络分离到独立的文件(networks.py)中，并将层、损失函数以及各种操作保存在各自的文件中(layers.py，losses.py，ops.py)。最终得到的模型(由一个或多个网络组成)应该用该模型的名称命名(例如，yolov3.py，DCGAN.py)，且引用各个模块。
主程序、单独的训练和测试脚本应该只需要导入带有模型名字的 Python 文件。
二、PyTorch 开发风格与技巧
我们建议将网络分解为更小的可复用的片段。一个 nn.Module 网络包含各种操作或其它构建模块。损失函数也是包含在 nn.Module 内，因此它们可以被直接整合到网络中。
继承 nn.Module 的类必须拥有一个「forward」方法，它实现了各个层或操作的前向传导。
一个 nn.module 可以通过「self.net(input)」处理输入数据。在这里直接使用了对象的「call()」方法将输入数据传递给模块。
- output = self.net(input)
1. PyTorch 环境下的一个简单网络
使用下面的模式可以实现具有单个输入和输出的简单网络：
- class ConvBlock(nn.Module):
- def __init__(self):
- super(ConvBlock, self).__init__()
- block = [nn.Conv2d(...)]
- block += [nn.ReLU()]
- block += [nn.BatchNorm2d(...)]
- self.block = nn.Sequential(*block)
- def forward(self, x):
- return self.block(x)
- class SimpleNetwork(nn.Module):
- def __init__(self, num_resnet_blocks=6):
- super(SimpleNetwork, self).__init__()
- # here we add the individual layers
- layers = [ConvBlock(...)]
- for i in range(num_resnet_blocks):
- layers += [ResBlock(...)]
- self.net = nn.Sequential(*layers)
- def forward(self, x):
- return self.net(x)
请注意以下几点：
- 我们复用了简单的循环构建模块(如卷积块 ConvBlocks)，它们由相同的循环模式(卷积、激活函数、归一化)组成，并装入独立的 nn.Module 中。
- 我们构建了一个所需要层的列表，并最终使用「nn.Sequential()」将所有层级组合到了一个模型中。我们在 list 对象前使用「*」操作来展开它。
- 在前向传导过程中，我们直接使用输入数据运行模型。
2. PyTorch 环境下的简单残差网络
- class ResnetBlock(nn.Module):
- def __init__(self, dim, padding_type, norm_layer, use_dropout, use_bias):
- super(ResnetBlock, self).__init__()
- selfself.conv_block = self.build_conv_block(...)
- def build_conv_block(self, ...):
- conv_block = []
- conv_block += [nn.Conv2d(...),
- norm_layer(...),
- nn.ReLU()]
- if use_dropout:
- conv_block += [nn.Dropout(...)]
- conv_block += [nn.Conv2d(...),
- norm_layer(...)]
- return nn.Sequential(*conv_block)
- def forward(self, x):
- out = x + self.conv_block(x)
- return ou
在这里，ResNet 模块的跳跃连接直接在前向传导过程中实现了，PyTorch 允许在前向传导过程中进行动态操作。
3. PyTorch 环境下的带多个输出的网络
对于有多个输出的网络(例如使用一个预训练好的 VGG 网络构建感知损失)，我们使用以下模式:
- class Vgg19(torch.nn.Module):
- def __init__(self, requires_grad=False):
- super(Vgg19, self).__init__()
- vgg_pretrained_features = models.vgg19(pretrained=True).features
- self.slice1 = torch.nn.Sequential()
- self.slice2 = torch.nn.Sequential()
- self.slice3 = torch.nn.Sequential()
- for x in range(7):
- self.slice1.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
- for x in range(7, 21):
- self.slice2.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
- for x in range(21, 30):
- self.slice3.add_module(str(x), vgg_pretrained_features[x])
- if not requires_grad:
- for param in self.parameters():
- param.requires_grad = False
- def forward(self, x):
- h_relu1 = self.slice1(x)
- h_relu2 = self.slice2(h_relu1)
- h_relu3 = self.slice3(h_relu2)
- out = [h_relu1, h_relu2, h_relu3]
- return out
请注意以下几点：
- 我们使用由「torchvision」包提供的预训练模型
- 我们将一个网络切分成三个模块，每个模块由预训练模型中的层组成
- 我们通过设置「requires_grad = False」来固定网络权重
- 我们返回一个带有三个模块输出的 list
4. 自定义损失函数
即使 PyTorch 已经具有了大量标准损失函数，你有时也可能需要创建自己的损失函数。为了做到这一点，你需要创建一个独立的「losses.py」文件，并且通过扩展「nn.Module」创建你的自定义损失函数：
- class CustomLoss(torch.nn.Module):
- def __init__(self):
- super(CustomLoss,self).__init__()
- def forward(self,x,y):
- loss = torch.mean((x - y)**2)
- return loss
5. 训练模型的***代码结构
对于训练的***代码结构，我们需要使用以下两种模式：
- 使用 prefetch_generator 中的 BackgroundGenerator 来加载下一个批量数据
- 使用 tqdm 监控训练过程，并展示计算效率，这能帮助我们找到数据加载流程中的瓶颈
- # import statements
- import torch
- import torch.nn as nn
- from torch.utils import data
- ...
- # set flags / seeds
- torch.backends.cudnn.benchmark = True
- np.random.seed(1)
- torch.manual_seed(1)
- torch.cuda.manual_seed(1)
- ...
- # Start with main code
- if __name__ == '__main__':
- # argparse for additional flags for experiment
- parser = argparse.ArgumentParser(description="Train a network for ...")
- ...
- opt = parser.parse_args()
- # add code for datasets (we always use train and validation/ test set)
- data_transforms = transforms.Compose([
- transforms.Resize((opt.img_size, opt.img_size)),
- transforms.RandomHorizontalFlip(),
- transforms.ToTensor(),
- transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
- ])
- train_dataset = datasets.ImageFolder(
- root=os.path.join(opt.path_to_data, "train"),
- transform=data_transforms)
- train_data_loader = data.DataLoader(train_dataset, ...)
- test_dataset = datasets.ImageFolder(
- root=os.path.join(opt.path_to_data, "test"),
- transform=data_transforms)
- test_data_loader = data.DataLoader(test_dataset ...)
- ...
- # instantiate network (which has been imported from *networks.py*)
- net = MyNetwork(...)
- ...
- # create losses (criterion in pytorch)
- criterion_L1 = torch.nn.L1Loss()
- ...
- # if running on GPU and we want to use cuda move model there
- use_cuda = torch.cuda.is_available()
- if use_cuda:
- netnet = net.cuda()
- ...
- # create optimizers
- optim = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=opt.lr)
- ...
- # load checkpoint if needed/ wanted
- start_n_iter = 0
- start_epoch = 0
- if opt.resume:
- ckpt = load_checkpoint(opt.path_to_checkpoint) # custom method for loading last checkpoint
- net.load_state_dict(ckpt['net'])
- start_epoch = ckpt['epoch']
- start_n_iter = ckpt['n_iter']
- optim.load_state_dict(ckpt['optim'])
- print("last checkpoint restored")
- ...
- # if we want to run experiment on multiple GPUs we move the models there
- net = torch.nn.DataParallel(net)
- ...
- # typically we use tensorboardX to keep track of experiments
- writer = SummaryWriter(...)
- # now we start the main loop
- n_iter = start_n_iter
- for epoch in range(start_epoch, opt.epochs):
- # set models to train mode
- net.train()
- ...
- # use prefetch_generator and tqdm for iterating through data
- pbar = tqdm(enumerate(BackgroundGenerator(train_data_loader, ...)),
- total=len(train_data_loader))
- start_time = time.time()
- # for loop going through dataset
- for i, data in pbar:
- # data preparation
- img, label = data
- if use_cuda:
- imgimg = img.cuda()
- labellabel = label.cuda()
- ...
- # It's very good practice to keep track of preparation time and computation time using tqdm to find any issues in your dataloader
- prepare_time = start_time-time.time()
- # forward and backward pass
- optim.zero_grad()
- ...
- loss.backward()
- optim.step()
- ...
- # udpate tensorboardX
- writer.add_scalar(..., n_iter)
- ...
- # compute computation time and *compute_efficiency*
- process_time = start_time-time.time()-prepare_time
- pbar.set_description("Compute efficiency: {:.2f}, epoch: {}/{}:".format(
- process_time/(process_time+prepare_time), epoch, opt.epochs))
- start_time = time.time()
- # maybe do a test pass every x epochs
- if epoch % x == x-1:
- # bring models to evaluation mode
- net.eval()
- ...
- #do some tests
- pbar = tqdm(enumerate(BackgroundGenerator(test_data_loader, ...)),
- total=len(test_data_loader))
- for i, data in pbar:
- ...
- # save checkpoint if needed
- ...
三、PyTorch 的多 GPU 训练
PyTorch 中有两种使用多 GPU 进行训练的模式。
根据我们的经验，这两种模式都是有效的。然而，***种方法得到的结果更好、需要的代码更少。由于第二种方法中的 GPU 间的通信更少，似乎具有轻微的性能优势。
1. 对每个网络输入的 batch 进行切分
最常见的一种做法是直接将所有网络的输入切分为不同的批量数据，并分配给各个 GPU。
这样一来，在 1 个 GPU 上运行批量大小为 64 的模型，在 2 个 GPU 上运行时，每个 batch 的大小就变成了 32。这个过程可以使用「nn.DataParallel(model)」包装器自动完成。
2. 将所有网络打包到一个超级网络中，并对输入 batch 进行切分
这种模式不太常用。下面的代码仓库向大家展示了 Nvidia 实现的 pix2pixHD，它有这种方法的实现。
地址：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD
四、PyTorch 中该做和不该做的
1. 在「nn.Module」的「forward」方法中避免使用 Numpy 代码
Numpy 是在 CPU 上运行的，它比 torch 的代码运行得要慢一些。由于 torch 的开发思路与 numpy 相似，所以大多数 Numpy 中的函数已经在 PyTorch 中得到了支持。
2. 将「DataLoader」从主程序的代码中分离
载入数据的工作流程应该独立于你的主训练程序代码。PyTorch 使用「background」进程更加高效地载入数据，而不会干扰到主训练进程。
3. 不要在每一步中都记录结果
通常而言，我们要训练我们的模型好几千步。因此，为了减小计算开销，每隔 n 步对损失和其它的计算结果进行记录就足够了。尤其是，在训练过程中将中间结果保存成图像，这种开销是非常大的。
4. 使用命令行参数
使用命令行参数设置代码执行时使用的参数(batch 的大小、学习率等)非常方便。一个简单的实验参数跟踪方法，即直接把从「parse_args」接收到的字典(dict 数据)打印出来：
- # saves arguments to config.txt file
- opt = parser.parse_args()with open("config.txt", "w") as f:
- f.write(opt.__str__())
5. 如果可能的话，请使用「Use .detach()」从计算图中释放张量
为了实现自动微分，PyTorch 会跟踪所有涉及张量的操作。请使用「.detach()」来防止记录不必要的操作。
6. 使用「.item()」打印出标量张量
你可以直接打印变量。然而，我们建议你使用「variable.detach()」或「variable.item()」。在早期版本的 PyTorch(< 0.4)中，你必须使用「.data」访问变量中的张量值。
7. 使用「call」方法代替「nn.Module」中的「forward」方法
这两种方式并不完全相同，正如下面的 GitHub 问题单所指出的：
https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide/issues/3
- output = self.net.forward(input)
- # they are not equal!
- output = self.net(input)
原文链接：https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide
【本文是51CTO专栏机构“机器之心”的原创译文，微信公众号“机器之心( id: almosthuman2014)”】
