Pytorch Quickstart

程式碼來源：https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html

import torch
# 匯入 nn（neural network）子模組
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor

nn 是用來「定義網路結構」的模組。

DataLoader 幫你自動把 dataset 切成一批一批（batch）。在每個 epoch 打亂（shuffle）資料。

torchvision.datasets 這是 PyTorch 針對「影像資料集」的工具庫。
常見的像 MNIST, CIFAR10, ImageNet 都可以直接用這個模組下載與載入。

ToTensor() 用來把影像（通常是 PIL Image 或 NumPy 陣列）轉成 PyTorch 的 Tensor 格式。
同時會自動把像素值從 [0, 255] 轉成 [0.0, 1.0]。

# Download training data from open datasets.
training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

# Download test data from open datasets.
test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor(),
)

training_data 訓練資料

datasets.FashionMNIST：
這是 PyTorch 內建的 Fashion-MNIST 資料集，
它是一組 灰階 28×28 的衣物影像（共有 10 類，像是 T-shirt、鞋子、包包等）。
可以視為「MNIST（手寫數字）」的進階版。

root="data"：
指定資料儲存的資料夾名稱（PyTorch 會自動在這個資料夾裡建立結構）。
若資料不存在，會在 "data/" 底下建立子資料夾並下載。

train=True：
表示這是訓練集（training set），
FashionMNIST 總共有：

  • 訓練資料：60,000 張圖片
  • 測試資料：10,000 張圖片

download=True：
若本地端還沒有資料集，就自動幫你從官方網站下載。

transform=ToTensor()：
將每張影像轉換成 PyTorch 的 Tensor 格式，
並且把像素值從 [0, 255] 正規化到 [0.0, 1.0]。

轉換後的每張圖大小是 (1, 28, 28)，代表：1 個通道（灰階），28×28 像素。

test_data 測試資料

train=False → 表示這是測試集（test set）。用來在訓練完模型後驗證準確率。

batch_size = 64

# Create data loaders.
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)

for X, y in test_dataloader:
    print(f"Shape of X [N, C, H, W]: {X.shape}")
    print(f"Shape of y: {y.shape} {y.dtype}")
    break

輸出結果 : Shape of X [N, C, H, W]: torch.Size([64, 1, 28, 28]) Shape of y: torch.Size([64]) torch.int64

DataLoader 的功能：

自動把 dataset 拆成一批批（依照 batch_size）。

每次用 for 迴圈取資料時，會自動回傳一組 (X, y)：

  • X: 一批圖片
  • y: 一批標籤

batch_size = 64 模型訓練或測試時，每次會從資料集中取出 64 筆樣本。

N: 筆數 C: RGB H: 高度 W: 寬度

符號意義實際數值說明
Nbatch size64每次讀 64 張圖片
Cchannels1灰階圖像（只有 1 個通道）
Hheight28高度 28 pixels
Wwidth28寬度 28 pixels

Creating Models 建立模型

＃ AMD or MAC M1... or NVIDIA
device = torch.accelerator.current_accelerator().type if torch.accelerator.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")

# Define model
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 512), ＃ 輸入,輸出神經元個數
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 10)
        )
    
    ＃ x 就是 28 * 28的資料
    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

model = NeuralNetwork().to(device)
print(model)

輸出結果：

Using cuda device
NeuralNetwork(
  (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
  (linear_relu_stack): Sequential(
    (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
    (3): ReLU()
    (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
  )
)

初始化神經層結構

  • 先定義每一層的結構（例如 Flatten、Linear、ReLU 等）。
  • 透過 forward() 函式，把各神經層串接起來，形成資料的運算流程。

nn.Flatten()

  • 功能：將影像從二維 (H×W) 攤平成一維 (向量)。
  • 原因：神經元無法直接讀取二維資料，必須轉成一維輸入。
  • 從 (1, 28, 28) 攤平成一維 (784,)。

nn.Sequential()

  • 功能：將多個神經層打包成一個順序結構，使程式更簡潔。
  • 常見組合：Linear（線性層）搭配 ReLU（激活函數）。
  • 範例：nn.Sequential(nn.Linear(784, 512), nn.ReLU())。

.to(device)

  • 功能：指定模型運行的裝置。
  • 若系統有 GPU，會將整個神經網路搬移到 GPU 執行，以加快訓練速度。
  • 範例：model.to("cuda")。

Optimizing the Model Parameters 優化模型參數

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() #分類
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) #最佳化 lr = 0.001

CrossEntropyLoss 有兩個功能 :

  • Softmax（把模型輸出的 logits 轉為機率分佈）
  • Negative Log-Likelihood (NLLLoss)（衡量預測與真實答案的差距）

SGD、Adam 都是適應性的演算法，動態調整 learning rate。

model.parameters() : 權重的更新

lr=1e-3 ：學習率（learning rate）= 0.001，控制每次更新的步伐大小。

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)
    model.train() #切換到訓練模式
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        X, y = X.to(device), y.to(device) #放倒GPU

        # Compute prediction error
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)

        # Backpropagation
        loss.backward() #反向傳播 計算梯度
        optimizer.step() #學東西
        optimizer.zero_grad() #將上一次的參數歸零

        if batch % 100 == 0:
            loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X
            print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}]")

len(dataloader.dataset)：取得整個訓練資料集的總筆數。

model.train()：設定為訓練模式（啟用 dropout、batchnorm 等訓練專用層的行為）。

使用 enumerate(dataloader)：一批一批地從 DataLoader 拿資料。(X, y)：X 是輸入影像，y 是真實標籤。

.to(device)：把資料放到相同的裝置上（如 GPU），確保和模型一致。

pred = model(X)

把圖片送進模型，取得預測結果（logits）。此時 pred 的形狀會是 [64, 10]（64 張圖、10 類別）。

loss = loss_fn(pred, y)

用損失函數得到目前這一批的「平均誤差」。

loss.backward() : 計算梯度（反向傳遞 Backpropagation）

optimizer.step() : 根據梯度更新模型權重

optimizer.zero_grad() : 清空舊梯度（避免累積）

最後每 100 個 batch 顯示一次進度與目前損失值。

def test(dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    model.eval()
    test_loss, correct = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model(X)
            test_loss += loss_fn(pred, y).item() #比對64筆資料
            correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
    test_loss /= num_batches
    correct /= size
    print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

size：測試資料總筆數（例如 10,000 張 FashionMNIST 圖）

num_batches：DataLoader 的批次數量（例如 10,000 ÷ 64 ≈ 157 批）

model.eval() : 把模型切換為 evaluation mode (評估模式)。

argmax(list) : 選出數字最大的，然後取出索引值。

test_loss越小表示學習效果越好

  • size：整個測試資料集的樣本總數。
  • num_batches：總共有幾個批次（batch）。
  • model.eval()：切換成「評估模式」，停用訓練時的行為（例如 dropout、batchnorm 更新）。
  • test_loss、correct：用來累積測試的結果。

關閉梯度計算

with torch.no_grad():
  • 測試階段不需要訓練，也不需要反向傳播梯度。
  • torch.no_grad() 可以節省記憶體與加快運算速度。

主要測試迴圈

for X, y in dataloader:
    X, y = X.to(device), y.to(device)
    pred = model(X)
    test_loss += loss_fn(pred, y).item()  # 累積每個 batch 的 loss
    correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()

詳細解釋：

步驟說明
X, y = X.to(device), y.to(device)將資料移到 GPU / CPU
pred = model(X)對測試資料做預測
loss_fn(pred, y)計算這一批資料的損失值
.item()取出純數值（從 tensor 轉成 float）
pred.argmax(1)取出每筆資料預測機率最高的類別
(pred.argmax(1) == y)比對預測結果與真實標籤是否相同
.type(torch.float).sum().item()計算這一批中預測正確的樣本數並加總

平均化結果與輸出

test_loss /= num_batches
correct /= size
print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")
  • test_loss /= num_batches：計算整體平均損失。
  • correct /= size：計算整體準確率。
  • print()：輸出測試結果。
epochs = 5
for t in range(epochs):
    print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------")
    train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
    test(test_dataloader, model, loss_fn)
print("Done!")

以這個程式碼來說epochs是5，也就是訓練5次的意思。

Saving Models

torch.save(model.state_dict(), "model.pth")
print("Saved PyTorch Model State to model.pth")

將模型的參數儲存到一個檔案 "model.pth" 中。

之後可以再繼續訓練或是使用。

Loading Models

model = NeuralNetwork().to(device)
model.load_state_dict(torch.load("model.pth", weights_only=True))
classes = [
    "T-shirt/top",
    "Trouser",
    "Pullover",
    "Dress",
    "Coat",
    "Sandal",
    "Shirt",
    "Sneaker",
    "Bag",
    "Ankle boot",
]

model.eval()
x, y = test_data[0][0], test_data[0][1]
with torch.no_grad():
    x = x.to(device)
    pred = model(x)
    predicted, actual = classes[pred[0].argmax(0)], classes[y]
    print(f'Predicted: "{predicted}", Actual: "{actual}"')

輸出結果 : Predicted: “Ankle boot”, Actual: “Ankle boot”

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