目录

  • 1 什么是nn.Module?
  • 2 从一个例子说起
  • 3 nn.Module主要方法
  • 4 自定义网络一般步骤

1 什么是nn.Module?

在实际应用过程中,经典网络结构(如卷积神经网络)往往不能满足我们的需求,因而大多数时候都需要自定义模型,比如:多输入多输出(MIMO)多分支模型跨层连接模型等。nn.Module就是Pytorch中用于自定义模型的核心方法。在Pytorch中,自定义层、自定义块、自定义模型,都是通过继承nn.Module类完成的。

nn.Module的定义如下

class Module(object):    def __init__(self):    def forward(self, *input):    def __call__(self, *input, **kwargs):    def parameters(self, recurse=True):    def named_parameters(self, prefix='', recurse=True):    def children(self):    def named_children(self):    def modules(self):      def named_modules(self, memo=None, prefix=''):    def train(self, mode=True):    def eval(self):    def zero_grad(self):...

注意:自定义网络需要继承nn.Module类,并重点实现上面的构造函数__init__构造函数和forward()这两个方法。

2 从一个例子说起

下面是一个自定义感知机的实例

# 感知机class Perception(nn.Module):        def __init__(self, inDim, hidDim, outDim):        super(Perception, self).__init__()        self.perception = nn.Sequential(            nn.Linear(inDim, hidDim),            nn.Sigmoid(),            nn.Linear(hidDim, outDim),            nn.Sigmoid()        )            def forward(self, x):        return self.perception(x)

测试模块

perception = Perception(5,20,10)print(perception(torch.Tensor([1,2,3,4,5]))) # 自动调用forward()前向传播

其中nn.Sequential()可以序列化封装若干个相连的组件,在希望快速搭建模型且无需考虑中间过程的情形下,推荐使用nn.Sequential()进行局部模块化。

从上面的实例可以看出:

  • 一般把网络中的特定结构(如全连接层、卷积层等)以序列的形式放在构造函数__init__()
  • 将模型自定义的各个层的连接关系和数据通路设计放在forward()函数中,以实现模型功能并保证数据结构正常
  • 不具有可学习参数的层(如ReLUdropoutBatchNormanation层等)可并入__init__()内部的某个层,或在forward()函数中进行层间连接

nn.functional同样提供了大量网络模块和组件,与nn.Module类不同在于其更偏向底层——nn.Module封装了对学习参数的维护,更注重模型结构;nn.functional需要手动指定参数和结构,例如下面线性模型Linear的核心源码,其前向过程仍然调用了底层的nn.functional实现。

class Linear(Module):    def __init__(self, in_features: int, out_features: int) -> None:        super(Linear, self).__init__()        self.in_features = in_features        self.out_features = out_features        self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))        self.bias = Parameter(torch.Tensor(out_features))    def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:        return F.linear(input, self.weight, self.bias)

一般在设计通过已有nn.Module无法组装的网络结构时,可以调用底层的nn.functional实现;或是存在无需优化学习参数的结构(如损失函数、激活函数等),可以调用nn.functional(即作为单纯函数使用)避免实例化nn.Module,轻量化网络

# 使用nn.Module需要实例化后调用lossFunc = nn.CrossEntropyLoss()loss = lossFunc(output, label)# 使用nn.functional则只作为函数即可loss = F.cross_entropy(output, label)

3 nn.Module主要方法

nn.Module的主要属性与方法列举如表所示。

序号属性/方法含义
1forward()模型前向传播
2train()训练模式
3eval()评估模式
4named_parameters()返回模型各可学习参数的名称和参数组成的列表
5parameters()返回模型各可学习参数组成的列表
6children()返回一个迭代器,其中每个元素是Sequential序列类型,可以使用下标索引来进一步获取每一个Sequenrial里面的具体层,比如conv层、dense层等
7named_children()返回一个迭代器,其中每个元素是一个二元组,第一元是名称,第二元是该名称对应的层或Sequential序列

4 自定义网络一般步骤

自定义网络一般步骤总结如下:

  • 自定义一个继承自Module的类
  • 实现构造函数_init__,在其中参数化网络层,比如卷积神经网络的卷积核大小、池化层尺寸,全连接网络的输入输出大小等;
  • 实现前向传播forward()接口,定义网络的连接情况或其他运算方式(如向量拼接、向量变维、数据处理等)

下面再给出一个卷积神经网络的实例加深理解

class CNN(nn.Module):    def __init__(self):        super().__init__()        self.convPoolLayer_1 = nn.Sequential(            nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=10, kernel_size=5),            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),            nn.ReLU()        )        self.convPoolLayer_2 = nn.Sequential(            nn.Conv2d(in_channels=10, out_channels=20, kernel_size=5),            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),            nn.ReLU()        )        self.fcLayer = nn.Linear(320, 10)    def __str__(self) -> str:        return "cnn_model"    def forward(self, x):        batchSize = x.size(0)        x = self.convPoolLayer_1(x)        x = self.convPoolLayer_2(x)                x = x.reshape(batchSize, -1)        x = self.fcLayer(x)        return x


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