PyTorch 学习 -4- 模型构建

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PyTorch 学习 -4- 模型构建

Yiwei Zhang · 2023-07-12 · via 又见苍岚

下面继承 Module 类构造多层感知机。这里定义的 MLP 类重载了 Module 类的 __init__ 函数和 forward 函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算(正向传播)。

我们可以实例化 MLP 类得到模型变量 net 。下⾯的代码初始化 net 并传入输⼊数据 X 做一次前向计算。其中， net(X) 会调用 MLP 继承⾃自 Module 类的 __call__ 函数，这个函数将调⽤用 MLP 类定义的forward 函数来完成前向计算。因此我们自己构造模型时需要明确定义模型的forward过程

X = torch.rand(2,784) # 设置一个随机的输入张量
net = MLP() # 实例化模型
print(net) # 打印模型
net(X) # 前向计算-->
MLP(
  (hidden): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True)
  (act): ReLU()
  (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)
tensor([[ 0.0149, -0.2641, -0.0040,  0.0945, -0.1277, -0.0092,  0.0343,  0.0627,
         -0.1742,  0.1866],
        [ 0.0738, -0.1409,  0.0790,  0.0597, -0.1572,  0.0479, -0.0519,  0.0211,
         -0.1435,  0.1958]], grad_fn=<AddmmBackward>)

注意：这里并没有将 Module 类命名为 Layer (层)或者 Model (模型)之类的名字，这是因为该类是一个可供⾃由组建的部件。它的子类既可以是⼀个层(如 PyTorch 提供的 Linear 类)，⼜可以是一个模型(如这里定义的 MLP 类)，或者是模型的⼀个部分。

深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层、卷积层、池化层与循环层等等。虽然PyTorch提供了⼤量常用的层，但有时候我们依然希望⾃定义层。这里我们会介绍如何使用 Module 来自定义层，从而可以被反复调用。

我们先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层。下⾯构造的 MyLayer 类通过继承 Module 类自定义了一个将输入减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了 forward 函数里。这个层里不含模型参数。

Parameter 类其实是 Tensor 的子类，如果一个 Tensor 是 Parameter ，那么它会⾃动被添加到模型的参数列表里。所以在⾃定义含模型参数的层时，我们应该将参数定义成 Parameter ，除了直接定义成 Parameter 类外，还可以使⽤ ParameterList 和 ParameterDict 分别定义参数的列表和字典。

二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏差来得到输出。卷积层的模型参数包括了卷积核和标量偏差。在训练模型的时候，通常我们先对卷积核随机初始化，然后不断迭代卷积核和偏差。

卷积窗口形状为 $p \times q$ 的卷积层称为 $p \times q$ 卷积层。同样，$p \times q$ 卷积或 $p \times q$ 卷积核说明卷积核的高和宽分别为 $p $ 和 $ q$，一般情况下，$p = q$。

池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(⼜称池化窗口)中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输⼊和核的互相关性，池化层直接计算池化窗口内元素的属性(均值、最大值等)。常见的池化包括最大池化或平均池化。在二维最⼤池化中，池化窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输⼊数组上滑动。当池化窗口滑动到某⼀位置时，窗口中的输入子数组的最大值即输出数组中相应位置的元素。

import torch
from torch import nndef pool2d(X, pool_size, mode='max'):
    p_h, p_w = pool_size
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - p_h + 1, X.shape[1] - p_w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            if mode == 'max':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].max()
            elif mode == 'avg':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].mean()
    return Y
X = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]], dtype=torch.float)
pool2d(X, (2, 2))
tensor([[4., 5.],
	[7., 8.]])
pool2d(X, (2, 2), 'avg')
tensor([[2., 3.],
	[5., 6.]])

我们可以使用 torch.nn 包来构建神经网络。我们已经介绍了 autograd 包，nn 包则依赖于 autograd 包来定义模型并对它们求导。一个 nn.Module 包含各个层和一个 forward(input) 方法，该方法返回 output。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 输入图像channel：1；输出channel：6；5x5卷积核
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # an affine operation: y = Wx + b
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    def forward(self, x):
        # 2x2 Max pooling
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # 如果是方阵,则可以只使用一个数字进行定义
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]  # 除去批处理维度的其他所有维度
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features
net = Net()
print(net)
Net(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

我们只需要定义 forward 函数，backward函数会在使用autograd时自动定义，backward函数用来计算导数。我们可以在 forward 函数中使用任何针对张量的操作和计算。

让我们尝试一个随机的 32x32 的输入。注意:这个网络 (LeNet）的期待输入是 32x32 的张量。如果使用 MNIST 数据集来训练这个网络，要把图片大小重新调整到 32x32。

注意：torch.nn只支持小批量处理 (mini-batches）。整个 torch.nn 包只支持小批量样本的输入，不支持单个样本的输入。比如，nn.Conv2d 接受一个4维的张量，即nSamples x nChannels x Height x Width 如果是一个单独的样本，只需要使用input.unsqueeze(0) 来添加一个“假的”批大小维度。

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 96, 11, 4), # in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2), # kernel_size, stride
            # 减小卷积窗口，使用填充为2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数
            nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2),
            # 连续3个卷积层，且使用更小的卷积窗口。除了最后的卷积层外，进一步增大了输出通道数。
            # 前两个卷积层后不使用池化层来减小输入的高和宽
            nn.Conv2d(256, 384, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 384, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 256, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2)
        )
         # 这里全连接层的输出个数比LeNet中的大数倍。使用丢弃层来缓解过拟合
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(256*5*5, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            # 输出层。由于这里使用Fashion-MNIST，所以用类别数为10，而非论文中的1000
            nn.Linear(4096, 10),
        )    def forward(self, img):
        feature = self.conv(img)
        output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1))
        return output
    net = AlexNet()
print(net)
-->
AlexNet(
  (conv): Sequential(
    (0): Conv2d(1, 96, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4))
    (1): ReLU()
    (2): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (3): Conv2d(96, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
    (4): ReLU()
    (5): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (6): Conv2d(256, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (7): ReLU()
    (8): Conv2d(384, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (9): ReLU()
    (10): Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU()
    (12): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (fc): Sequential(
    (0): Linear(in_features=6400, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Dropout(p=0.5)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (4): ReLU()
    (5): Dropout(p=0.5)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True)
  )
)

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