DL基础补全计划(一)---线性回归及示例（Pytorch，平方损失）

2024-03-26 20:12:16

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前置说明

本文作为本人csdn blog的主站的备份。（BlogID=105）

环境说明

Windows 10
VSCode
Python 3.8.10
Pytorch 1.8.1
Cuda 10.2

前言

从我2017毕业到现在为止，我的工作一直都是AI在边缘端部署落地等相关内容。所以我的工作基本都集中在嵌入式+Linux+DL三者之内的范围，由于个人兴趣和一些工作安排，就会去做一些模型移植的工作，所以我会经常接触模型基本结构，前处理、后处理等等基本的知识，但是其实我很少去接触模型怎么来的这个问题。虽然以前也硬啃过Lenet5和BP算法，也按照别人弄好的脚本训练过一些简单的模型，但是从来没有认真仔细的看过这些脚本，这些脚本为什么这样写。

在2019年下半年，随着我移植模型的工作深入，接触的各种硬件平台越来越多，经常遇见一些层在此平台无法移植，需要拆出来特殊处理。这让我产生了为啥这些层在这些特定平台不能够移植的疑问？为啥替换为别的层就能正常工作？为啥此平台不提供这个层？于是我去请教我们的算法小伙伴们，他们建议我如果要解决这个问题，建议我学习一下DL的基本知识，至少要简单了解从数据采集及处理、模型搭建及训练、模型部署等知识，其中模型部署可能是我最了解的内容了。利用一些闲暇时间和工作中的一些机会，我对以上需要了解的知识有了一个大概的认知。随着了解的深入，可能我也大概知道我比较缺一些基础知识。经过小伙伴的推荐和自己的搜索，我选择了《动⼿学深度学习.pdf》作为我的基础补全资料。

本文是以‘补全资料’的Chapter3中线性规划为基础来编写的，主要是对‘补全资料’之前的基础知识的一个简单汇总，包含了深度学习中一些基本的知识点，同时会对这些基本知识点进行一些解释。

由于我也是一个初学者，文中的解释是基于我的知识水平结构做的‘特色适配’，如果解释有误，请及时提出，我这里及时更正。写本文的原因也是记录我的学习历程，算是我的学习笔记。

回归概念

回归是一种建模方法，得到的模型表示了自变量和因变量的关系。因此回归还可以解释为一种事与事之间的联系。对我们来说最常见的例子就是我们学习过的函数。例如函数Y=aX+b，这里的Y=aX+b就是我们模型， X代表自变量，Y代表因变量。

这里顺便多说一句，深度学习是机器学习的子集。建模方法很多，回归只是其中的一种。

线性回归

线性回归就是自变量和因变量是线性关系，感觉跟废话一样，换个方式表达就是自变量是一次。例如：Y=aX+b, Y=aX1+bX2+c, 这里的X、X1、X2都是一次的，不是二次或者更高的。

非线性回归

非线性回归就是自变量和因变量不是是线性关系，同样感觉跟废话一样，换个方式表达就是自变量是二次及以上的。这里和线性回归对比一下就行。

基于y=aX1^2 + bX1^2 + cX2+dX2+e的回归Pytorch实例

此实例是《动⼿学深度学习.pdf》中线性回归的从零实现的变种。从零实现，可以了解到许多的基本知识。
此小节基本按照数据采集及处理、模型搭建及训练和模型部署来描述。

带噪声数据采集及处理

我们知道，在我们准备数据时，肯定由于各种各样的原因，会有各种干扰，导致我们根据实际场景采集到的数据，其实不是精准的，但是这并不影响我们建模，因为我们的模型是尽量去拟合真实场景的情况。

生成我们的实际模型的噪声数据，也就是我们常见的数据集的说法。如下是代码：

import numpy as np
def synthetic_data(w1, w2, b, num_examples): #@save
    """⽣成y = X1^2w1 + X2w2 + b + 噪声。"""
    # 根据正太分布，随机生成我们的X1和X2
    # X1和X2都是(1000, 2)的矩阵
    X1 = np.random.normal(0, 1, (num_examples, len(w1)))
    X2 = np.random.normal(0, 1, (num_examples, len(w2)))

    # 基于X1,X2,true_w1, true_w2, true_b， 通过向量内积、广播等方法计算模型的真实结果
    y = np.dot(X1**2, w1) + np.dot(X2, w2) + b

    # 通过随机噪声加上真实结果，生成我们的数据集。
    # y是(1000, 1)的矩阵
    y += np.random.normal(0, 0.1, y.shape)
    
    return X1, X2, y.reshape((-1, 1))
    
true_w1 = np.array([5.7, -3.4])
true_w2 = np.array([4.8, -3.4])
true_b = 4.2

# 这里我们得到了我们的数据集，包含了特征和标签
features1, features2, labels = synthetic_data(true_w1, true_w2, true_b, 1000)

# 因为我们知道我们的模型是y=aX1^2+bX1^2+cX2+dX2+e，于是我们知道a的数据分布是类似y=ax^2+b的这种形状。于是我们知道c的数据分布是类似y=ax+b的这种形状。
# 我们可以通过如下代码验证一下
plt.scatter(features1[:, 0], labels[:], 1, c='r')
plt.scatter(features2[:, 0], labels[:], 1, c='b')
plt.show()

其实从图中可以看到，红色的是类似y=ax^2+b的这种形状，蓝色是类似y=ax+b这种形状，但是他们都不是在一条线，说明我们的设置的噪声项是有效的。

同时这里我们还要准备一个函数用来随机抽取特征和标签，一批一批的进行训练。

def data_iter(batch_size, features1, features2, labels):
    num_examples = len(features1)
    indices = list(range(num_examples))
    np.random.shuffle(indices) # 样本的读取顺序是随机的
    
    for i in range(0, num_examples, batch_size):
        j = np.array(indices[i: min(i + batch_size, num_examples)])
        # print(features1.take(j, axis=0).shape)
        yield torch.tensor(features1.take(j, 0)), torch.tensor(features2.take(j, 0)), torch.tensor(labels.take(j)) # take函数根据索引返回对应元素

模型搭建及训练

对于我们这个实例来说，模型就是一个二元二次函数，此外这里的模型也叫作目标函数。所以，下面我们用torch来实现它就行。

def our_func(X1, X2, W1, W2, B):
    # print(X1.shape) (100, 2)
    # print(W1.shape) (2, 1)
    net_out = torch.matmul(X1**2, W1) + torch.matmul(X2, W2) + B
    # print(net_out.shape) (100, 1)
    return net_out

注意哟，这里的X1,X2,W1,W2,B都是torch的tensor格式。

由数据采集及处理可知，在我们设定的真实true_w1,true_w2和true_b的情况下，我们得到了许许多多的X1,X2和y。我们要做的事情是求出W1、W2和b，这里看起是不是很矛盾？我们已知了true_w1,true_w2,true_b然后去求w1,w2,b。这里其实是一个错觉，由于在实际情况中，我们可能会得到许许多多的X1,X2和y，这些数据不是我们模拟生成的，而是某种关系实际产生的数据，只是这些数据被我们收集到了。在实际情况下，而且我们仅仅只能够得到X1,X2和y，我们通过观察X1,X2和y的关系，发现他们有一元二次和一元一次关系，所以我们建立的模型为y=aX1^2+bX12+cX2+dX2+e，这个过程称为建模。

通过上面的说明，我们知道这个模型我们要求a,b,c,d,e这些参数的值，我们求这些参数的过程叫做训练。对于这个实例来说，这个过程也叫作求解方程，这里其实我们可以通过解方程的方法把这5个参数解出来，但是在实际情况中，我们建立的模型可能参数较多，可能手动解不出来，于是我们要通过训练的方式，去拟合这些参数。所以这里一个重要的问题就是怎么拟合这些参数？

如果学习过《数值分析》这门课程的话，其实就比较好理解了，如果要拟合这些参数，我们有许多的方法可以使用，但是基本分为两类，一类是针对误差进行分析，一类是针对模型进行分析。那么在深度学习中，我们一般是对误差进行分析，也就是我们常说的梯度下降法，我们需要随机生成这些参数初始值(w1,w2,b)，然后根据我们得到的X1,X2和y，通过梯度下降方法可以得到新的w1',w2',b'，且w1',w2',b'更加接近true_w1,true_w2和true_b。这就是一种优化过程，经过多次优化，我们就有可能求出跟接近与true_w1,true_w2和true_b的值。

上面啰嗦了一大堆之后，我这里正式引入损失函数这个概念，然后我们根据损失函数去优化我们的w1,w2,b。我们定义这个实例的损失函数如下：

def loss_func(y_train, y_label):
    # print(y_train.shape)
    # print(y_label.shape)
    return ((y_train - y_label)**2)/2

这里我们y_train就是我们得到的训练值，y_label就是我们采集到数值，这里的损失函数就是描述训练值和标签的差多少，那么我们只需要让这个损失函数的值越来越小就行，那么可能问题就变成了求损失函数的极小值问题，我们在这里还是用梯度下降的方法来求损失函数的极小值。

这里要回忆起来一个概念，梯度是一个函数在这个方向增长最快的方向。我们求损失函数的极小值的话，就减去梯度就行了。

这里还要说一句，损失函数有很多(L1,MSE,交叉熵等等)，大家以后可以自己选一个合适的即可，这里的合适需要大家去学习每种损失函数的适用场景。这里的平方损失的合理性我个人认为有两种：

1 直观法，平方损失函数描述的是在数据集上，训练值和真实值的误差趋势，我要想得到的参数最准确，就要求误差最小，误差最小就要求我去求解损失函数的极小值，这是我所了解的数学知识的直观反映。（直觉大法）
2 数学证明如下：我们生成数据或者采样数据的时候，他们的误差服从正态分布（ $P(x) = 1/\sqrt{2\pi\sigma^{2}*exp((-1/2\sigma}2)(x-\mu)^2)$ ），于是我们根据条件概率得到特定feature得到特定y的概率为: $P(y|X) = 1/\sqrt{2\pi\sigma^{2}*exp((-1/2\sigma}2)(y-w1X1^2-w2X2-b)2)$,根据最大似然估计$P(y|X) = \prod\limits_{i=0}^{n-1}P(y{i}|X^{i})$，此时最大似然估计最大，w1,w2,b就是最佳的参数，但是乘积函数的最大值不好求，我们用对数转换一下，变为各项求和，只需要保证含义一致就行。由于一般的优化一般是说最小化，所以我们要取负的对数和$-\log(P(y|X))$，此时我们把最大似然估计函数转换为对数形式：$-\log(P(y|X)) = \sum\limits_{i=0}^{{n-1}1/2\log(2\pi\sigma}2)+1/2\sigma^2(y-w1X12-w2X2-b)^2)$,我们可以看到要求此函数的最小值，其实就是后半部分的平方是最小值就行，因为其余的都是常数项，而后面部分恰好就是我们的平方损失函数。（Copy书上大法）

这里的梯度下降法就是(w1,w2,b)-lr*(w1,w2,b).grad/batch_size,代码如下：

def sgd(params, lr, batch_size): #@save
    """⼩批量随机梯度下降。"""
    for param in params:
        with torch.no_grad():
            param[:] = param - lr * param.grad / batch_size

这里我画出我们的损失函数的三维图像,我们把损失函数简化为Z=aX^2+bY+c的形式。其图像如下图：

我们可以看到这个曲面有很多极小值，当我们随机初始化a,b,c的时候，我们会根据X和Y得到部分损失点，这时我们求出a,b,c的梯度，当我们对a,b,c减去偏导数时，就会更快的靠近损失函数的谷底，我们的当我们的损失函数到极小值时，我们就认为此时的a,b,c是我们要找的参数。这就是我们的梯度下降法的意义所在。

下面就直接写训练代码就行。

w1 = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.5, (2, 1)), requires_grad=True)
w2 = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.5, (2, 1)), requires_grad=True)
b = torch.tensor(np.ones(1), requires_grad=True)

# print(w1.grad)
# print(w1.grad_fn)
# 
lr = 0.001
num_epochs = 10000
net = our_func
loss = loss_func

batch_size = 200

for epoch in range(num_epochs):
    for X1, X2, y in data_iter(batch_size, features1, features2, labels):
        # print(X1.shape) (100, 2)
        # print(y.shape) (100, 1)
        l = loss(net(X1, X2, w1, w2, b), y.reshape(batch_size, 1)) # `X`和`y`的⼩批量损失
        # print(f'epoch {epoch + 1}, before sdg loss {float(l.mean()):f}')
        # 计算l关于[`w`, `b`]的梯度
        # print(l.shape)
        
        # l.backward() default call, loss.backward(torch.Tensor(1.0))
        w1.grad = None
        w2.grad = None
        b.grad = None

        l.backward(torch.ones_like(y.reshape(batch_size, 1)))

        sgd([w1, w2, b], lr, batch_size) # 使⽤参数的梯度更新参数
        
        l1 = loss(net(X1, X2, w1, w2, b), y.reshape(batch_size, 1)) # `X`和`y`的⼩批量损失
        # print(f'epoch {epoch + 1}, after sdg loss {float(l1.mean()):f}')
    
    train_l = loss(net( torch.from_numpy(features1), torch.from_numpy(features2), w1, w2, b), torch.from_numpy(labels))
    # print(train_l.sum())
    if (epoch % 1000 == 0):
        print(f'epoch {epoch + 1}, loss {float(train_l.mean()):f}')

print('train_w1 ',w1)
print('train_w2 ',w2)
print('train_b ',b)

这里做的事情就是首先设定训了次数，学习率，批次数量参数，然后随机生成了w1,w2,b，然后通过data_iter取一批数据，算出loss，清空w1,w2,b的梯度，对loss求w1,w2,b的偏导数，调用sdg求新的w1,w2,b。最后计算新参数在整个数据集上的损失。

这里尤其需要注意的是在多次迭代过程中，一定要清空w1,w2,b的梯度，因为它的梯度是累加的，不会覆盖。这里用的Pytorch的自动求导模块，其实底层就是调用的bp算法，利用了链式法则，反向从loss开始，能够算出w1,w2,b的偏导数。

这里我们看到最终的平均误差到了一定值后就下降不了，这和我们的数据有关系，我们只需要关心这个误差我们能够接受吗？能接受，我们就训练得到了成功的模型，如果不能接受，我们就改参数重新来，这是一个多次试验尝试的过程。

我们从上文可知，true_w1 = np.array([5.7, -3.4])，true_w2 = np.array([4.8, -3.4])，true_b = 4.2。我们训练出来的值是w1=(5.7012, -3.3955),w2=(4.8042, -3.4071),b=4.2000。可以看到其实训练得到的值还是非常接近的，但是这个任务其实太简单了。

后记

这里主要用到了许多基本的概念，一个是数据集的收集和处理，模型搭建，模型训练，优化方法、损失函数等等。至少通过本文，我们知道了得到一个模型的基本过程，其实普遍性的深度学习就是使用新的损失函数、搭建新的模型、使用新的优化方法等等。

从文中特例我们可以发现，我们只利用了Pytorch自带的自动求导模块，其他的一些常见的深度学习概念都是我们手动实现了，其实这些好多内容都是Pytorch这些框架封装好的，我们没有必要自己手写，但是如果是初次学习的话，建议手动来写，这样认知更加深刻。

参考文献

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/releases (V1.0.0)
https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/releases (V2.0.0 alpha1)

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