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FNS Service
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## 一、GRU模型的关键参数
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1. input_size：输入的特征数，代表输入序列数据中每个值由多少个特征表示，比如NLP中，每个单次由几维的词向量表示；
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> 个人经验：在氢燃料电池系统性能均值预测模型中，input_size代表了输入序列中每个值有多少个特征维度；
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2. hidden_size：隐藏层特征数；
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3. num_layers：代表GRU的层数；
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4. bias：是否带有偏置， False则没有偏置，即$b_{ih}=0, b_{hh}=0$. 默认为True
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5. batch_first：输入序列中，第一个维度是否为batch. 默认为False;
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6. dropout：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0
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7. bidirectional：是否为双向GRU，默认为False；
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## 二、GRU模型的输入和输出及维度
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### 2.1 输入
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1. GRU模型的输入为input和$h_0$，其中input是输入的序列数据，$h_0$是第一个GRU cell的隐藏层在每个batch中的初始值，$h_0$可以不提供，系统会默认生成一个符合维度要求的全零tensor。
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2. 输入维度：
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1. input，当参数batch_first为False时，input的维度为(seq_size, batch_size, feature_size)，当batch_first为True时，input的维度为(batch_size, seq_size, feature_size)；
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2. $h_0$的维度为(num_layers×GRU方向数，batch_size，hidden_size)；
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### 2.2 输出
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1. GRU模型的输出为output和$h_n$，其中output为模型输出值，$h_n$为模型最后一个GRU cell的隐藏层状态；
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2. 输出维度：
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1. output的维度为(seq_size，batch_size，num_layers×GRU方向数)
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2. $h_n$的维度为(num_layers×GRU方向数，batch_size，hidden_size)
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> 1. GRU方向数：当bidirectional为True时，GRU方向数为2，当bidirectional为False时，GRU方向数为1；
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> 2. seq_size为输入的单个序列长度，对于NLP代表了每个句子的长度，对于氢燃料电池系统性能均值预测模型中，seq_size代表了序列的时间窗口长度；
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## 三、对应关系
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1. GRU设置参数中input_size与输入序列input的最后一个维度即feature_size对应；
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2. GRU设置参数中hidden_size与输入$h_0$、输出output和$h_n$的最后一个维度对应；
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3. GRU设置参数中num_layers与输入$h_0$、输出$h_n$的第一个维度中num_layers对应；
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4. GRU设置参数中bidirectional与输入$h_0$、输出output和$h_n$的第一个维度中GRU方向数对应；
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5. GRU输入和输出中seq_size、batch_size不变，但是最后一个维度由输入的feature_size变为输出的hidden_size；
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> 由于上述对应关系，在encoder-decoder架构中，decoder和encoder的hidden_size必须保持一致，否则会出现维度不匹配的问题；
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## 参考文献
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1. [循环神经网络 - torch.nn.GRU（）参数详解](https://blog.51cto.com/u_11299290/4727876)
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2. [RNN, LSTM, GRU中输入输出维度](https://blog.csdn.net/sophicchen/article/details/108005115)
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1. 位置编码
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2. 自注意力
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3. 多头自注意力
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4. 全连接网络
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5. 残差连接
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6.
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doc_type: hypothesis-highlights
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url: 'https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075'
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## Metadata
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- Reference: https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/101102075
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## Highlights
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## mode.train()和mode.eval()作用
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### train
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- 启用 Batch Normalization 和 Dropout，如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train()
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### eval
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- 在这个特定的例子中，似乎每50次迭代就会降低准确度。 如果我们检查一下代码， 我们看到确实在train函数中设置了训练模式。
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- 修复很简单，我们将model.train() 向下移动一行，让其在训练循环中。理想的模式设置是尽可能接近推理步骤，以避免忘记设置它。修正后，我们的训练过程看起来更合理，没有中间的峰值出现。
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## mode.eval()和torch.no_grad()区别
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- 主要用于通知dropout层和BN层在training和validation/test模式间切换： 在train模式下，dropout网络层会按照设定的参数p，设置保留激活单元的概率（保留概率=p)。BN层会继续计算数据的mean和var等参数并更新。在eval模式下，dropout层会让所有的激活单元都通过，而BN层会停止计算和更新mean和var，直接使用在训练阶段已经学出的mean和var值。
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- 2.eval模式不会影响各层的gradient计算行为，即gradient计算和存储与training模式一样，只是不进行反向传播（back probagation)。
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- 而with torch.no_grad()则主要是用于停止autograd模块的工作，以起到加速和节省显存的作用。它的作用是将该with语句包裹起来的部分停止梯度的更新，从而节省了GPU算力和显存，但是并不会影响dropout和BN层的行为。
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- 如果不在意显存大小和计算时间的话，仅仅使用model.eval()已足够得到正确的validation/test的结果；而with torch.no_grad()则是更进一步加速和节省gpu空间（因为不用计算和存储梯度），从而可以更快计算，也可以跑更大的batch来测试。
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最近被 [pytorch](https://so.csdn.net/so/search?q=pytorch&spm=1001.2101.3001.7020) 的几种 Tensor 维度转换方式搞得头大，故钻研了一下，将钻研历程和结果简述如下
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_**注意：torch.__version__ == '1.2.0’**_
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## [torch](https://so.csdn.net/so/search?q=torch&spm=1001.2101.3001.7020).transpose() 和 torch.permute()
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两者作用相似，都是用于交换不同维度的内容。但其中`torch.transpose()`是交换指定的两个维度的内容，`permute()`则可以一次性交换多个维度。具体情况如 code 所示：
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**transpose()**: 两个维度的交换
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```
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>>> a = torch.Tensor([[[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]],
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[[-1,-2,-3,-4,-5], [-6,-7,-8,-9,-10], [-11,-12,-13,-14,-15]]])
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>>> a.shape
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torch.Size([2, 3, 5])
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>>> print(a)
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tensor([[[ 1., 2., 3., 4., 5.],
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[ 6., 7., 8., 9., 10.],
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[ 11., 12., 13., 14., 15.]],
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[[ -1., -2., -3., -4., -5.],
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[ -6., -7., -8., -9., -10.],
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[-11., -12., -13., -14., -15.]]])
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>>> b = a.transpose(1,2) # 使用transpose，将维度1和2进行交换。这个很好理解。转换后tensor与其shape如下
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>>> print(b, b.shape)
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(tensor([[[ 1., 6., 11.],
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[ 2., 7., 12.],
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[ 3., 8., 13.],
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[ 4., 9., 14.],
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[ 5., 10., 15.]],
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[[ -1., -6., -11.],
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[ -2., -7., -12.],
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[ -3., -8., -13.],
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[ -4., -9., -14.],
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[ -5., -10., -15.]]]),
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torch.Size([2, 5, 3])))
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```
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**permute()**：一次性做任意维度的交换
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```
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>>> c = a.permute(2, 0, 1)
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>>> print(c, c.shape) # 此举将原维度0,1,2的次序变为2,1,0，所以shape也发生了相应的变化。
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(tensor([[[ 1., 6., 11.],
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[ -1., -6., -11.]],
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[[ 2., 7., 12.],
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[ -2., -7., -12.]],
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[[ 3., 8., 13.],
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[ -3., -8., -13.]],
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[[ 4., 9., 14.],
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[ -4., -9., -14.]],
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[[ 5., 10., 15.],
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[ -5., -10., -15.]]]),
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torch.Size([5, 2, 3]))
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```
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transpose() 和 permute() 之间的转化：
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```
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>>> b = a.permute(2,0,1)
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>>> c = a.transpose(1,2).transpose(0,1)
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>>> print(b == c, b.shape)
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(tensor([[[True, True, True],
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[True, True, True]],
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[[True, True, True],
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[True, True, True]],
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[[True, True, True],
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[True, True, True]],
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[[True, True, True],
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[True, True, True]],
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[[True, True, True],
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[True, True, True]]]),
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torch.Size([5, 2, 3]))
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```
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如代码所示，先将 [Tensor](https://so.csdn.net/so/search?q=Tensor&spm=1001.2101.3001.7020) a 的 1，2 维度进行交换，再将得到的 Tensor 的 0，1 维度再交换，得到的结果和 permute 是一样的。
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## transpose() 和 view()
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`view()`是个在 pytorch 中很常见的函数。该函数也起到转换 Tensor 维度的作用，但它转换的方式和 transpose()/permute() 截然不同。如果说`tranpose()`是按照 Tensor 的原有维度忠实地进行交换，那么`view()`就直接而且简单的多——首先，view() 函数会将 Tensor 所有维度拉平成一维，然后再根据传入的的维度信息重构出一个 Tensor。code 如下：
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```
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# 还是上面的Tensor a
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>>> print(a.shape)
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torch.Size([2, 3, 5])
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>>> print(a.view(2,5,3))
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tensor([[[ 1., 2., 3.],
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[ 4., 5., 6.],
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[ 7., 8., 9.],
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[ 10., 11., 12.],
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[ 13., 14., 15.]],
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[[ -1., -2., -3.],
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[ -4., -5., -6.],
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||||
[ -7., -8., -9.],
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[-10., -11., -12.],
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[-13., -14., -15.]]])
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>>> c = a.transpose(1,2)
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>>> print(c, c.shape)
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(tensor([[[ 1., 6., 11.],
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[ 2., 7., 12.],
|
||||
[ 3., 8., 13.],
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[ 4., 9., 14.],
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[ 5., 10., 15.]],
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[[ -1., -6., -11.],
|
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[ -2., -7., -12.],
|
||||
[ -3., -8., -13.],
|
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[ -4., -9., -14.],
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[ -5., -10., -15.]]]),
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torch.Size([2, 5, 3]))
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```
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如代码所示。即使`view()`和`transpose()`最终得到的 Tensor 的 shape 是一样的，但二者内容并不相同。view 函数只是按照给定的 (2,5,3) 的 Tensor 维度，将元素**按顺序**一个个填进去；而 transpose 函数，则的确是在进行第一个第二维度的**转置**。
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此外，有些情况下转置 (transpose) 后的 Tensor 是无法被 **view** 的，原因在于，转置后的 Tensor 不是 “连续”（non-contiguous）的。关于 contiguous array 的问题 numpy 里也一样，在这里有个[很棒的解释](https://stackoverflow.com/questions/26998223/what-is-the-difference-between-contiguous-and-non-contiguous-arrays/26999092#26999092)
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@@ -0,0 +1,36 @@
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doc_type: hypothesis-highlights
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url: 'https://zhuanlan.zhihu.com/p/445009191'
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## Metadata
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- Reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/445009191
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- Tags:
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## Highlights
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- loss.backward()故名思义，就是将损失loss 向输入侧进行反向传播，同时对于需要进行梯度计算的所有变量 xxx (requires_grad=True)，计算梯度 $\frac{d}{dx}loss$，并将其累积到梯度 $x.grad$ 中备用，即： $x.grad=x.grad+ddxlossx.grad =x.grad +\frac{d}{dx}lossx.grad =x.grad +\frac{d}{dx}loss$
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- optimizer.step()是优化器对 xxx 的值进行更新，以随机梯度下降SGD为例：学习率(learning rate, lr)来控制步幅，即：$x=x−lr∗x.gradx$，减号是由于要沿着梯度的反方向调整变量值以减少Cost。
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```python
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x = torch.tensor([1., 2.], requires_grad=True)
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# x: tensor([1., 2.], requires_grad=True)
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y = 100*x
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# y: tensor([100., 200.], grad_fn=<MulBackward0>)
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loss = y.sum(). # tensor(300., grad_fn=<SumBackward0>)
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# Compute gradients of the parameters respect to the loss
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print(x.grad) # None, 反向传播前，梯度不存在
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loss.backward()
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print(x.grad) # tensor([100., 100.]) loss对y的梯度为1， 对x的梯度为100
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optim = torch.optim.SGD([x], lr=0.001) # 随机梯度下降， 学习率0.001
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print(x) # tensor([1., 2.], requires_grad=True)
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optim.step() # 更新x
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print(x) # tensor([0.9000, 1.9000], requires_grad=True) 变化量=梯度X学习率 0.1=100*0.001
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- optimizer.zero_grad()清除了优化器中所有 xxx 的 $x.grad$ ，在每次loss.backward()之前，不要忘记使用，否则之前的梯度将会累积，这通常不是我们所期望的( 也不排除也有人需要利用这个功能)。
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Reference in New Issue
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