基本流程

1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）

2. 模型搭建（nn.Module）

3. 损失&优化（loss、optimizer）

4. 训练（forward、backward）

一、数据处理

对于数据处理，最为简单的⽅式就是将数据组织成为⼀个。

但许多训练需要⽤到mini-batch，直接组织成Tensor不便于我们操作。

pytorch为我们提供了Dataset和Dataloader两个类来方便的构建。

torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last，num_workers)

二、模型搭建

搭建一个简易的神经网络

除了采用pytorch自动梯度的方法来搭建神经网络，还可以通过构建一个继承了torch.nn.Module的新类，来完成forward和backward的重写。

# 神经网络搭建
import torch
from torch.autograd import Varible 
batch_n = 100 
hidden_layer = 100 
input_data = 1000
output_data = 10 
class Model(torch.nn.Module):
	def __init__(self):
		super(Model,self).__init__()
	def forward(self,input,w1,w2):
		x = torch.mm(input,w1)
		x = torch.clamp(x,min = 0)
		x = torch.mm(x,w2)
 	def backward(self):
 		pass
model = Model()
#训练
x = Variable(torch.randn(batch_n,input_data))

一点一点地看：

import torch
dtype = torch.float
device = torch.device("cpu")
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
# Create random input and output data
x = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype)
y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype)
# Randomly initialize weights
w1 = torch.randn(D_in, H, device=device, dtype=dtype)
w2 = torch.randn(H, D_out, device=device, dtype=dtype)
learning_rate = 1e-6

tensor 写一个粗糙版本（后面陆陆续续用pytorch提供的方法）

for t in range(500):
    # Forward pass: compute predicted y
    h = x.mm(w1)
    h_relu = h.clamp(min=0)
    y_pred = h_relu.mm(w2)
    # Compute and print loss
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item()
    if t % 100 == 99:
        print(t, loss)
    # Backprop to compute gradients of w1 and w2 with respect to loss
    grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)
    grad_w2 = h_relu.t().mm(grad_y_pred)
    grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t())
    grad_h = grad_h_relu.clone()
    grad_h[h < 0] = 0
    grad_w1 = x.t().mm(grad_h)
    # Update weights using gradient descent
    w1 -= learning_rate * grad_w1
    w2 -= learning_rate * grad_w2

三、定义代价函数&优化器

Autograd

for t in range(500):
    y_pred = x.mm(w1).clamp(min=0).mm(w2)
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum()
    if t % 100 == 99:
        print(t, loss.item())
    loss.backward()
    with torch.no_grad():
        w1 -= learning_rate * w1.grad
        w2 -= learning_rate * w2.grad
        w1.grad.zero_()
        w2.grad.zero_()

对于需要计算导数的变量（w1和w2）创建时设定requires_grad=True，之后对于由它们参与计算的变量（例如loss），可以使用loss.backward()函数求出loss对所有requires_grad=True的变量的梯度，保存在w1.grad和w2.grad中。

在迭代w1和w2后，即使用完w1.grad和w2.grad后，使用zero_函数清空梯度。

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
)
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
learning_rate = 1e-4
for t in range(500):
    y_pred = model(x)
    loss = loss_fn(y_pred, y)
    if t % 100 == 99:
        print(t, loss.item())
    model.zero_grad()
    loss.backward()
    with torch.no_grad():
        for param in model.parameters():
            param -= learning_rate * param.grad

optim

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
for t in range(500):
    y_pred = model(x)
    loss = loss_fn(y_pred, y)
    if t % 100 == 99:
        print(t, loss.item())
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

四、训练

迭代进行训练以及测试，其中训练的函数train里就保存了进行梯度下降求解的方法

# 定义训练函数，需要
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)
    # 从数据加载器中读取batch（一次读取多少张，即批次数），X(图片数据)，y（图片真实标签）。
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        # 将数据存到显卡
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        # 得到预测的结果pred
        pred = model(X)
        # 计算预测的误差
        # print(pred,y)
        loss = loss_fn(pred, y)
        # 反向传播，更新模型参数
        optimizer.zero_grad() #梯度清零
        loss.backward() #反向传播
        optimizer.step() #更新参数
        # 每训练10次，输出一次当前信息
        if batch % 10 == 0:
            loss, current = loss.item(), batch * len(X)
            print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}]")

设置为测试模型并设置不计算梯度，进行测试数据集的加载，判断预测值与实际标签是否一致，统一正确信息个数

# 将模型转为验证模式
model.eval()
# 测试时模型参数不用更新，所以no_gard()
with torch.no_grad():
    # 加载数据加载器，得到里面的X（图片数据）和y(真实标签）
    for X, y in dataloader:
        加载数据
        pred = model(X)#进行预测
        # 预测值pred和真实值y的对比
        test_loss += loss_fn(pred, y).item()
        # 统计预测正确的个数
        correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()#返回相应维度的最大值的索引
test_loss /= size
correct /= size
print(f"correct = {correct}, Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

附录

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② 创建一个 DataLoader 对象
③ 循环这个 DataLoader 对象，将xx, xx加载到模型中进行训练

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可以直接调用的数据集

https://www.pianshen.com/article/9695297328/

nn.Sequential

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nn.Module

torch.nn.Module是torch.nn.functional中方法的实例化

pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型_LoveMIss-Y的博客-CSDN博客_torch.nn.module

对应Sequential的三种包装方式，Module有三种写法

model.train() 和 model.eval()

model.train()
for epoch in range(epoch):
    for train_batch in train_loader:
        ...
    zhibiao = test(epoch, test_loader, model)
def test(epoch, test_loader, model):
    model.eval()
    for test_batch in test_loader:
        ...
    return zhibiao

【Pytorch】model.train() 和 model.eval() 原理与用法_想变厉害的大白菜的博客-CSDN博客_pytorch train()

pytroch：model.train()、model.eval()的使用_像风一样自由的小周的博客-CSDN博客_model.train()放在程序的哪个位置

model = ...
dataset = ...
loss_fun = ...
# training
lr=0.001
model.train()
for x,y in dataset:
 model.zero_grad()
 p = model(x)
 l = loss_fun(p, y)
 l.backward()
 for p in model.parameters():
  p.data -= lr*p.grad
# evaluating
sum_loss = 0.0
model.eval()
with torch.no_grad():
 for x,y in dataset:
  p = model(x)
  l = loss_fun(p, y)
  sum_loss += l
print('total loss:', sum_loss)

https://www.jb51.net/article/211954.htm

损失

MAE：

import torch
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.randn(100, 100))
y = Variable(torch.randn(100, 100))
loos_f = torch.nn.L1Loss()
loss = loos_f(x,y)

MSE：

import torch
from torch.autograd import Variable
x = Variable(torch.randn(100, 100))
y = Variable(torch.randn(100, 100))
loos_f = torch.nn.MSELoss()#定义
loss = loos_f(x, y)#调用

torch.nn中常用的损失函数及使用方法_加油上学人的博客-CSDN博客_nn损失函数

优化器

pytorch 优化器调参以及正确用法 - 简书

训练&测试

基于pytorch框架下的一个简单的train与test代码_黎明静悄悄啊的博客-CSDN博客

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1. GCN、GAT

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一文看懂图神经网络GNN，及其在PyTorch框架下的实现（附原理+代码） - 知乎

图神经网络的不足

•扩展性差，因为训练时需要用到包含所有节点的邻接矩阵，是直推性的（transductive)

•局限于浅层，图神经网络只有两层

•不能作用于有向图

3. 用PyG

图神经网络框架-PyTorch Geometric(PyG)的使用__Old_Summer的博客-CSDN博客_pytorch-geometric

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