PyTorch最佳实践，怎样才能写出一手风格优美的代码

虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。

这是一个开发的项目，欢迎其它读者改进该文档：

https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide。

本文档主要由三个部分构成：首先，本文会简要清点 Python 中的最好装备。接着，本文会介绍一些使用 PyTorch 的技巧和建议。最后，我们分享了一些使用其它框架的见解和经验，这些框架通常帮助我们改进工作流。

一、清点 Python 装备

1. 建议使用 Python 3.6 以上版本

根据我们的经验，我们推荐使用 Python 3.6 以上的版本，因为它们具有以下特性，这些特性可以使我们很容易写出简洁的代码：

• 自 Python 3.6 以后支持「typing」模块
• 自 Python 3.6 以后支持格式化字符串(f string)

2. Python 风格指南

我们试图遵循 Google 的 Python 编程风格。请参阅 Google 提供的优秀的 python 编码风格指南：

地址：https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md。

在这里，我们会给出一个最常用命名规范小结：

3. 集成开发环境

一般来说，我们建议使用 visual studio 或 PyCharm 这样的集成开发环境。而 VS Code 在相对轻量级的编辑器中提供语法高亮和自动补全功能，PyCharm 则拥有许多用于处理远程集群任务的高级特性。

4. Jupyter Notebooks VS Python 脚本

一般来说，我们建议使用 Jupyter Notebook 进行初步的探索，或尝试新的模型和代码。如果你想在更大的数据集上训练该模型，就应该使用 Python 脚本，因为在更大的数据集上，复现性更加重要。

我们推荐你采取下面的工作流程：

• 在开始的阶段，使用 Jupyter Notebook
• 对数据和模型进行探索
• 在 notebook 的单元中构建你的类/方法
• 将代码移植到 Python 脚本中
• 在服务器上训练/部署

5. 开发常备库

常用的程序库有：

6. 文件组织

不要将所有的层和模型放在同一个文件中。最好的做法是将最终的网络分离到独立的文件(networks.py)中，并将层、损失函数以及各种操作保存在各自的文件中(layers.py，losses.py，ops.py)。最终得到的模型(由一个或多个网络组成)应该用该模型的名称命名(例如，yolov3.py，DCGAN.py)，且引用各个模块。

主程序、单独的训练和测试脚本应该只需要导入带有模型名字的 Python 文件。

二、PyTorch 开发风格与技巧

我们建议将网络分解为更小的可复用的片段。一个 nn.Module 网络包含各种操作或其它构建模块。损失函数也是包含在 nn.Module 内，因此它们可以被直接整合到网络中。

继承 nn.Module 的类必须拥有一个「forward」方法，它实现了各个层或操作的前向传导。

一个 nn.module 可以通过「self.net(input)」处理输入数据。在这里直接使用了对象的「call()」方法将输入数据传递给模块。

output = self.net(input) 

1. PyTorch 环境下的一个简单网络

使用下面的模式可以实现具有单个输入和输出的简单网络：

class ConvBlock(nn.Module): 
    def __init__(self): 
        super(ConvBlock, self).__init__() 
        block = [nn.Conv2d(...)] 
        block += [nn.ReLU()] 
        block += [nn.BatchNorm2d(...)] 
        self.block = nn.Sequential(*block) 
 
    def forward(self, x): 
        return self.block(x) 
 
class SimpleNetwork(nn.Module): 
    def __init__(self, num_resnet_blocks=6): 
        super(SimpleNetwork, self).__init__() 
        # here we add the individual layers 
        layers = [ConvBlock(...)] 
        for i in range(num_resnet_blocks): 
            layers += [ResBlock(...)] 
        self.net = nn.Sequential(*layers) 
 
    def forward(self, x): 
        return self.net(x) 

（编辑：甘孜站长网）

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