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本篇文章为大家展示了如何在pytorch中使用 visdom 处理简单分类，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
成都创新互联主营安福网站建设的网络公司,主营网站建设方案,重庆App定制开发,安福h5小程序开发搭建,安福网站营销推广欢迎安福等地区企业咨询1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
环境
系统 ： win 10
显卡：gtx965m
cpu ：i7-6700HQ
python 3.61
pytorch 0.3
包引用
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import numpy as np import visdom import time from torch import nn,optim
数据准备
use_gpu = True ones = np.ones((500,2)) x1 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones),2) y1 = torch.zeros(500) x2 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[-1,1]),2) y2 = y1 +1 x3 = torch.normal(-6*torch.from_numpy(ones),2) y3 = y1 +2 x4 = torch.normal(6*torch.from_numpy(ones*[1,-1]),2) y4 = y1 +3 x = torch.cat((x1, x2, x3 ,x4), 0).float() y = torch.cat((y1, y2, y3, y4), ).long()
可视化如下看一下：
visdom可视化准备
先建立需要观察的windows
viz = visdom.Visdom()
colors = np.random.randint(0,255,(4,3)) #颜色随机
#线图用来观察loss 和 accuracy
line = viz.line(X=np.arange(1,10,1), Y=np.arange(1,10,1))
#散点图用来观察分类变化
scatter = viz.scatter(
X=x,
Y=y+1,
opts=dict(
markercolor = colors,
marksize = 5,
legend=["0","1","2","3"]),)
#text 窗口用来显示loss 、accuracy 、时间
text = viz.text("FOR TEST")
#散点图做对比
viz.scatter(
X=x,
Y=y+1,
opts=dict(
markercolor = colors,
marksize = 5,
legend=["0","1","2","3"]
),
)效果如下：
逻辑回归处理
输入2，输出4
logstic = nn.Sequential( nn.Linear(2,4) )
gpu还是cpu选择：
if use_gpu:
gpu_status = torch.cuda.is_available()
if gpu_status:
logstic = logstic.cuda()
# net = net.cuda()
print("###############使用gpu##############")
else : print("###############使用cpu##############")
else:
gpu_status = False
print("###############使用cpu##############")优化器和loss函数：
loss_f = nn.CrossEntropyLoss() optimizer_l = optim.SGD(logstic.parameters(), lr=0.001)
训练2000次：
start_time = time.time() time_point, loss_point, accuracy_point = [], [], [] for t in range(2000): if gpu_status: train_x = Variable(x).cuda() train_y = Variable(y).cuda() else: train_x = Variable(x) train_y = Variable(y) # out = net(train_x) out_l = logstic(train_x) loss = loss_f(out_l,train_y) optimizer_l.zero_grad() loss.backward() optimizer_l.step()
训练过成观察及可视化：
if t % 10 == 0:
prediction = torch.max(F.softmax(out_l, 1), 1)[1]
pred_y = prediction.data
accuracy = sum(pred_y ==train_y.data)/float(2000.0)
loss_point.append(loss.data[0])
accuracy_point.append(accuracy)
time_point.append(time.time()-start_time)
print("[{}/{}] | accuracy : {:.3f} | loss : {:.3f} | time : {:.2f} ".format(t + 1, 2000, accuracy, loss.data[0],
time.time() - start_time))
viz.line(X=np.column_stack((np.array(time_point),np.array(time_point))),
Y=np.column_stack((np.array(loss_point),np.array(accuracy_point))),
win=line,
opts=dict(legend=["loss", "accuracy"]))
#这里的数据如果用gpu跑会出错，要把数据换成cpu的数据 .cpu()即可
viz.scatter(X=train_x.cpu().data, Y=pred_y.cpu()+1, win=scatter,name="add",
opts=dict(markercolor=colors,legend=["0", "1", "2", "3"]))
viz.text("accuracy : {}
"
"loss : {:.4f}
time : {:.1f}"
.format(accuracy,loss.data[0],time.time()-start_time),win =text) 我们先用cpu运行一次，结果如下：
然后用gpu运行一下，结果如下：
发现cpu的速度比gpu快很多，但是我听说机器学习应该是gpu更快啊，百度了一下，知乎上的答案是：
我的理解就是gpu在处理图片识别大量矩阵运算等方面运算能力远高于cpu，在处理一些输入和输出都很少的，还是cpu更具优势。
添加神经层：
net = nn.Sequential( nn.Linear(2, 10), nn.ReLU(), #激活函数 nn.Linear(10, 4) )
添加一层10单元神经层，看看效果是否会有所提升：
使用cpu：
使用gpu：
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