AutoEncoderセルフコーディング

AutoEncoderは非常に重要なニューラルネットワークであり、検索エンジン、データ分類、意味認識などの多くのタスクを最適化するために使用することができ、本稿ではこのニューラルネットワークを学習し始めた.

1.データとスーパーパラメータの準備

import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import numpy as np


# torch.manual_seed(1)    # reproducible

# Hyper Parameters
EPOCH = 10
BATCH_SIZE = 64
LR = 0.005         # learning rate
DOWNLOAD_MNIST = False
N_TEST_IMG = 5

# 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
)

2.データのプレビューとロード

# plot one example
print(train_data.train_data.size())     # (60000, 28, 28)
print(train_data.train_labels.size())   # (60000)
plt.imshow(train_data.train_data[2].numpy(), cmap='gray')
plt.title('%i' % train_data.train_labels[2])
plt.show()

# DataLoader for easy mini-batch return in training the image batch shape will be (50, 1, 28, 28)
train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)

3.セルフエンコーダの構築

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

        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),   # compress to 3 features which can be visualized in plt
        )
        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(),       # compress to a range (0, 1)
        )

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


autoencoder = AutoEncoder()

注意:

AutoEncoderは、多層フルコネクションネットワークとアクティブ化関数によって入力結果を低次元変数に変換し、逆プロセスによって高次元結果に変換し、中間の低次元変数は符号化結果

である.

が順方向伝播プロセスを構築する場合、符号化および復号化プロセス

を接続する必要がある.

4.オプティマイザと損失関数の選択

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

5.plt画像の初期化

# initialize figure
f, a = plt.subplots(2, N_TEST_IMG, figsize=(5, 2))
plt.ion()   # continuously plot

# original data (first row) for viewing
view_data = train_data.train_data[:N_TEST_IMG].view(-1, 28*28).type(torch.FloatTensor)/255.
for i in range(N_TEST_IMG):
    a[0][i].imshow(np.reshape(view_data.data.numpy()[i], (28, 28)), cmap='gray'); a[0][i].set_xticks(()); a[0][i].set_yticks(())

6.トレーニングと最適化

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

7.可視化訓練過程と結果

        if step % 100 == 0:
            print('Epoch: ', epoch, '| train loss: %.4f' % loss.data.numpy())

            # plotting decoded image (second row)
            _, decoded_data = autoencoder(view_data)
            for i in range(N_TEST_IMG):
                a[1][i].clear()
                a[1][i].imshow(np.reshape(decoded_data.data.numpy()[i], (28, 28)), cmap='gray')
                a[1][i].set_xticks(()); a[1][i].set_yticks(())
            plt.draw(); plt.pause(0.05)

plt.ioff()
plt.show()

# visualize in 3D plot
view_data = train_data.train_data[:200].view(-1, 28*28).type(torch.FloatTensor)/255.
encoded_data, _ = autoencoder(view_data)
fig = plt.figure(2); ax = Axes3D(fig)
X, Y, Z = encoded_data.data[:, 0].numpy(), encoded_data.data[:, 1].numpy(), encoded_data.data[:, 2].numpy()
values = train_data.train_labels[:200].numpy()
for x, y, z, s in zip(X, Y, Z, values):
    c = cm.rainbow(int(255*s/9)); ax.text(x, y, z, s, backgroundcolor=c)
ax.set_xlim(X.min(), X.max()); ax.set_ylim(Y.min(), Y.max()); ax.set_zlim(Z.min(), Z.max())
plt.show()