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1.理论介绍

• 背景
  在分类问题中，模型的输出层是全连接层，每个类别对应一个输出。我们希望模型的输出${\hat{y}}_j$可以视为属于类$j$的概率，然后选择具有最大输出值的类别作为我们的预测。
  softmax函数能够将未规范化的输出变换为非负数并且总和为1，同时让模型保持可导的性质，而且不会改变未规范化的输出之间的大小次序。
• softmax函数
  $$\hat{\mathbf{y}}=\mathrm{softmax}(\mathbf{o})$$其中$${\hat{y}}_j=\frac{\exp (o_j)}{{\sum }_k\exp (o_k)}$$
• softmax是一个非线性函数，但softmax回归的输出仍然由输入特征的仿射变换决定，因此，softmax回归是一个线性模型。
• 为了避免将softmax的输出直接送入交叉熵损失造成的数值稳定性问题，需要将softmax和交叉熵损失结合在一起，具体做法是：不将softmax概率传递到损失函数中， 而是在交叉熵损失函数中传递未规范化的输出，并同时计算softmax及其对数。因此定义交叉熵损失函数时也进行了softmax运算。

2. 代码实现

2.1. 主要代码

criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')

2.2. 完整代码

import torch
from torchvision.datasets import FashionMNIST
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn
from tensorboardX import SummaryWriterdef load_dataset(batch_size, num_workers):"""加载数据集"""root = "./dataset"transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])mnist_train = FashionMNIST(root=root, train=True, transform=transform, download=True)mnist_test = FashionMNIST(root=root, train=False, transform=transform, download=True)dataloader_train = DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)dataloader_test = DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,num_workers=num_workers)return dataloader_train, dataloader_testdef init_network(net):"""初始化模型参数"""def init_weights(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)nn.init.constant_(m.bias, val=0)if isinstance(net, nn.Module):net.apply(init_weights)class Accumulator:"""在n个变量上累加"""def __init__(self, n):self.data = [0.0] * ndef add(self, *args):self.data = [a + float(b) for a, b in zip(self.data, args)]def reset(self):self.data = [0.0] * len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]def accuracy(y_hat, y):"""计算预测正确的数量"""if len(y_hat.shape) > 1 and y_hat.shape[1] > 1:y_hat = y_hat.argmax(axis=1)cmp = y_hat.type(y.dtype) == yreturn float(cmp.type(y.dtype).sum())def train(net, dataloader_train, criterion, optimizer, device):"""训练模型"""if isinstance(net, nn.Module):net.train()train_metrics = Accumulator(3)  # 训练损失总和、训练准确度总和、样本数for X, y in dataloader_train:X, y = X.to(device), y.to(device)y_hat = net(X)loss = criterion(y_hat, y)optimizer.zero_grad()loss.mean().backward()optimizer.step()train_metrics.add(float(loss.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel())train_loss = train_metrics[0] / train_metrics[2]train_acc = train_metrics[1] / train_metrics[2]return train_loss, train_accdef test(net, dataloader_test, device):"""测试模型"""if isinstance(net, nn.Module):net.eval()with torch.no_grad():    test_metrics = Accumulator(2)   # 测试准确度总和、样本数for X, y in dataloader_test:X, y = X.to(device), y.to(device)y_hat = net(X)test_metrics.add(accuracy(y_hat, y), y.numel())test_acc = test_metrics[0] / test_metrics[1]return test_accif __name__ == "__main__":# 全局参数设置batch_size = 256num_workers = 3num_epochs = 20learning_rate = 0.1device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 创建记录器writer = SummaryWriter()# 加载数据集dataloader_train, dataloader_test = load_dataset(batch_size, num_workers)# 定义神经网络net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)).to(device)# 初始化神经网络init_network(net)# 定义损失函数criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')# 定义优化器optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)for epoch in range(num_epochs):train_loss, train_acc = train(net, dataloader_train, criterion, optimizer, device)test_acc = test(net, dataloader_test, device)writer.add_scalars("metrics", {'train_loss': train_loss, 'train_acc': train_acc, 'test_acc': test_acc}, epoch)writer.close()   

2.3. 输出结果

3. Q&A

3.1. 运行过程中出现以下警告：

UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-writeable tensors. This means you can write to the underlying (supposedly non-writeable) NumPy array using the tensor. You may want to copy the array to protect its data or make it writeable before converting it to a tensor. This type of warning will be suppressed for the rest of this program. (Triggered internally at …\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:180.)
return torch.from_numpy(parsed.astype(m[2], copy=False)).view(*s)

该警告的大致意思是给定的NumPy数组不可写，并且PyTorch不支持不可写的张量。这意味着你可以使用张量写入底层（假定不可写）NumPy数组。在将数组转换为张量之前，可能需要复制数组以保护其数据或使其可写。在本程序的其余部分，此类警告将被抑制。因此需要修改C:\Users\%UserName%\anaconda3\envs\%conda_env_name%\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py的第498行，将return torch.from_numpy(parsed.astype(m[2], copy=False)).view(*s)中的False改成True。

3.2. 定义的神经网络中的nn.Flatten()的作用是什么？

net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)).to(device)

nn.Flatten()的作用是将图像数据张量展成一维，方便输入后续的全连接层。

3.3. num_workers有什么作用？它的值怎么确定？

num_workers表示加载batch数据的进程数，num_workers=0时只有主进程去加载batch数据。要实现多进程加载数据，加载函数一定要位于if __name__ == "__main__"下。一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU内核数量，在此基础上，尝试减少num_workers的值，选择训练速度高时的值。查看CPU内核数量的方法：“任务管理器 > 性能 > CPU”。