PyTorch10-Autoencoder(自编码/非监督学习)

原文：AutoEncoder (自编码/非监督学习) - PyTorch 莫烦Python (mofanpy.com)

编码器

这部分也叫作 encoder 编码器. 编码器能得到原数据的精髓, 然后我们只需要再创建一个小的神经网络学习这个精髓的数据,不仅减少了神经网络的负担, 而且同样能达到很好的效果.

这是一个通过自编码整理出来的数据, 他能从原数据中总结出每种类型数据的特征, 如果把这些特征类型都放在一张二维的图片上, 每种类型都已经被很好的用原数据的精髓区分开来. 如果你了解 PCA 主成分分析, 再提取主要特征时, 自编码和它一样,甚至超越了 PCA. 换句话说, 自编码 可以像 PCA 一样 给特征属性降维

解码器

至于解码器 Decoder, 我们也能那它来做点事情. 我们知道, 解码器在训练的时候是要将精髓信息解压成原始信息, 那么这就提供了一个解压器的作用, 甚至我们可以认为是一个生成器 (类似于GAN).

有一个例子就是让它能模仿并生成手写数字.

非监督学习

神经网络也能进行非监督学习, 只需要训练数据, 不需要标签数据. 自编码就是这样一种形式. 自编码能自动分类数据, 而且也能嵌套在半监督学习的上面, 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习

这次我们还用 MNIST 手写数字数据来压缩再解压图片

然后用压缩的特征进行非监督分类

数据集

自编码只用训练集就好了, 而且只需要训练 training data 的 image, 不用训练 labels.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision

# 超参数
EPOCH = 10
BATCH_SIZE = 64
LR = 0.005
DOWNLOAD_MNIST = True   # 下过数据的话, 就可以设置成 False
N_TEST_IMG = 5          # 到时候显示 5张图片看效果, 如上图一

# Mnist digits dataset
train_data = torchvision.datasets.MNIST(
    root='./mnist/',
    train=True,                                     # this is training data
    transform=torchvision.transforms.ToTensor(),    # Converts a PIL.Image or numpy.ndarray to
                                                    # torch.FloatTensor of shape (C x H x W) and normalize in the range [0.0, 1.0]
    download=DOWNLOAD_MNIST,                        # download it if you don't have it
)

网络

AutoEncoder 形式很简单, 分别是 `encoder` 和 `decoder`, 压缩和解压, 压缩后得到压缩的特征值, 再从压缩的特征值解压成原图片.

class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()

        # 压缩
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(28*28, 128),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(64, 12),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(12, 3),   # 压缩成3个特征, 进行 3D 图像可视化
        )
        # 解压
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 12),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(12, 64),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(64, 128),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(128, 28*28),
            nn.Sigmoid(),       # 激励函数让输出值在 (0, 1)
        )

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return encoded, decoded

autoencoder = AutoEncoder()

训练

训练, 并可视化训练的过程. 我们可以有效的利用 encoder 和 decoder 来做很多事, 比如这里我们用 decoder 的信息输出看和原图片的对比, 还能用 encoder 来看经过压缩后, 神经网络对原图片的理解. encoder 能将不同图片数据大概的分离开来. 这样就是一个无监督学习的过程

optimizer = torch.optim.Adam(autoencoder.parameters(), lr=LR)
loss_func = nn.MSELoss()

for epoch in range(EPOCH):
    for step, (x, b_label) in enumerate(train_loader):
        b_x = x.view(-1, 28*28)   # batch x, shape (batch, 28*28)
        b_y = x.view(-1, 28*28)   # batch y, shape (batch, 28*28)

        encoded, decoded = autoencoder(b_x)

        loss = loss_func(decoded, b_y)      # mean square error
        optimizer.zero_grad()               # clear gradients for this training step
        loss.backward()                     # backpropagation, compute gradients
        optimizer.step()                    # apply gradients

#3D 的可视化图挺有趣的, 还能挪动观看, 更加直观, 好理解

# 要观看的数据
view_data = train_data.train_data[:200].view(-1, 28*28).type(torch.FloatTensor)/255.
encoded_data, _ = autoencoder(view_data)    # 提取压缩的特征值
fig = plt.figure(2)
ax = Axes3D(fig)    # 3D 图

# x, y, z 的数据值

X = encoded_data.data[:, 0].numpy()
Y = encoded_data.data[:, 1].numpy()
Z = encoded_data.data[:, 2].numpy()
values = train_data.train_labels[:200].numpy()  # 标签值
for x, y, z, s in zip(X, Y, Z, values):
    c = cm.rainbow(int(255*s/9))    # 上色
    ax.text(x, y, z, s, backgroundcolor=c)  # 标位子
ax.set_xlim(X.min(), X.max())
ax.set_ylim(Y.min(), Y.max())
ax.set_zlim(Z.min(), Z.max())
plt.show()