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用滴滴云 Notebook 快速上手 PyTorch-MINIST 手写体

发布时间: 2020-05-21 16:32:43|浏览量:317| 评论: 0

在本教程中,您将学习如何快速使用PyTorch训练一个神经网络学习如何识别手写数字。


本文使用滴滴云Notebook作为开发环境,滴滴云Notebook服务集成了CUDA、CuDNN、Python、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等深度学习框架,无需用户自己安装。


Part.1 购买Notebook服务


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进入控制台Notebook页面单击创建Notebook实例按钮

选择基础配置:

选择 付费方式:当前仅支持按时长。

选择 可用区:选择靠近您客户的地域,包括广州1、2区。

选择 配置规格:根据需要的CPU、GPU、显卡和内存,选择相关配置。

选择 镜像:提供了Jupyter Notebook镜像和Jupyter Lab镜像,这里选择>jupyter-lab-v1。

设置 系统盘:根据需求选择系统盘的大小,设置范围为80GB - 500GB。



名称和标签

输入 Notebook名称。

输入 标签键以及键值,单击添加按钮,可添加多个标签。


访问Notebook

进入我的Notebook页面,在操作列单击打开Notebook。

进入Notebook详情页面,单击打开Notebook。


Part.2 构建MNIST手写体数字识别程序


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torchvision


from torchvision import datasets, transforms
下载经典的MNIST数据集

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")


# 训练集Dataloader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST(root='.', train=True, download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])), batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
# 测试集Dataloader
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
datasets.MNIST(root='.', train=False, transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])), batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
这里我们使用一个4层CNN(卷积神经网络),网络结构:Conv-Conv-FC-FC

class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(320, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)


def forward(self, x):
# Perform the usual forward pass
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2))
x = x.view(-1, 320)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)


model = Net().to(device)
现在我们使用SGD(随机梯度下降)算法来训练模型,以有监督的方式学习分类任务

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)


def train(epoch):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 1 == 0:
print('\rTrain Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()), end='')


def test():
with torch.no_grad():
model.eval()
test_loss = 0
correct = 0
for data, target in test_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
test_loss += F.nll_loss(output, target).item()
pred = output.max(1, keepdim=True)[1]
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()


test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'
.format(test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))


开始训练,每训练一个epoch测试一次模型,在20个epoch内,模型准确率可以达到98.7%


epochs = 20
for epoch in range(1, epochs + 1):
train(epoch)
test()

Train Epoch: 1 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.130790
Test set: Average loss: 0.0033, Accuracy: 9370/10000 (94%)

Train Epoch: 2 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.212607
Test set: Average loss: 0.0020, Accuracy: 9594/10000 (96%)

Train Epoch: 3 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.054339
Test set: Average loss: 0.0016, Accuracy: 9673/10000 (97%)

Train Epoch: 4 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.085429
Test set: Average loss: 0.0012, Accuracy: 9766/10000 (98%)

Train Epoch: 5 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.084620
Test set: Average loss: 0.0010, Accuracy: 9800/10000 (98%)

Train Epoch: 6 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.053965
Test set: Average loss: 0.0009, Accuracy: 9826/10000 (98%)

Train Epoch: 7 [29984/60000 (100%)]  Loss: 0.098088
Test set: Average loss: 0.0008, Accuracy: 9826/10000 (98%)

Train Epoch: 8 [29184/60000 (49%)]  Loss: 0.008589


滴滴云Notebook产品简介


产品概述

滴滴云托管机器学习平台DAI提供托管机器学习环境,帮助企业和AI开发者快速构建、训练和部署机器学习模型。DAI提供了丰富的机器学习开发环境,使得开发者专注于机器学习任务本身,产出高质量AI模型。


产品服务

Notebook:提供Jupyter Notebook和Jupyter Lab服务,内置CUDA、CuDNN、TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等常用工具和机器学习框架,快速交付机器学习开发环境。


训练(敬请期待):快速创建机器学习训练任务,支持Automl和自动化调参,支持可视化训练任务监控、训练日志查看、训练任务启动、暂停和停止等。


模型部署(敬请期待):在线部署机器学习模型,一键发布推理服务,支持推理服务在线升级和监控。


AI入门教程:提供了经典算法入门教程,结合Notebook服务,沉浸式动手学习机器学习算法。


产品优势

简单易用:可视化Web页面,集成常用开发工具和机器学习框架,一键构建机器学习开发环境。


高性价比:依托滴滴云高性价比GPU云服务器、EBS存储、公网带宽等产品,价格优势明显,同时支持任务弹性,高效利用每一分钱。


高性能:借助高规格硬件和滴滴云的性能优化解决方案,助力您的机器学习训练和推理任务加速执行。


安全:不同租户实例之间采用强隔离保护措施,同时滴滴云提供主机安全防护程序,保障您云上资源的安全。


应用场景

可视化开发


滴滴云Notebook实例提供了Jupyter和Jupyter Lab集成开发环境,可基于Web的可视化界面编写和执行代码。Notebook实例提供了多种GPU计算配置规格,系统盘空间可灵活调整,满足各类开发任务的资源需求。


训练机器学习模型(敬请期待)


可视化训练平台支持TensorFlow、Pytorch、MxNet、Keras等多种机器学习框架,支持AutoML和自动化调参。


部署机器学习模型(敬请期待)


可视化模型部署管理,支持多种机器学习框架,支持模型在线升级。


产品路线图



Notebook实例配置规格


注:以120GB存储空间举例,价格会随存储空间而变化


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