Pytorch深度学习实战3-6：详解网络骨架模块nn.Module(附实例)

目录

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

classModule(object):def__init__(self):defforward(self,*input):def__call__(self,*input,**kwargs):defparameters(self, recurse=True):defnamed_parameters(self, prefix='', recurse=True):defchildren(self):defnamed_children(self):defmodules(self):defnamed_modules(self, memo=None, prefix=''):deftrain(self, mode=True):defeval(self):defzero_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classPerception(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())defforward(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__()中
• 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ReLU、dropout、BatchNormanation层等)可并入__init__()内部的某个层，或在forward()函数中进行层间连接

库

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。

classLinear(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))defforward(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1

forward()

模型前向传播2

train()

训练模式3

eval()

评估模式4

named_parameters()

返回模型各可学习参数的名称和参数组成的列表5

parameters()

返回模型各可学习参数组成的列表6

children()

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7

named_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

classCNN(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"defforward(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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