Pytorch多种模型构造方法

本篇内容介绍了“Pytorch多种模型构造方法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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之前的样例主要采用Sequential来进行，这里做一个全面和充分的小结，以前只是单纯的叠网络，看完这章节才知道原来可以用的手法这么多；

对于基础的网络搭建，主要用到的是Module类，Sequential类为主；

其中Module可以算是基类，而派生类为Sequential、ModuleList、ModuleDict类，各自有各自的特点；

Sequential类：

Sequential类主要继承自Module类，是最简单的网络逐层累加方式；

例如最简单的叠加方式：

net=nn.Sequential(
    nn.Linear(784,256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256,10)
)

使用这种方法的特点是：

1.简单，但是不能由较高灵活的定制化；

2.不用自定义forward前向传播函数，层与层之间的参数尺寸必须要匹配；

ModuleList类：

如下所示：

net=nn.ModuleList([nn.Linear(784,256),nn.ReLU()])
net.append(nn.Linear(256,10))

这种也和Sequential类似，进行列表化构造网络；

但是需要注意的是，需要定义Forward函数，只有Sequential类不需要自定义Forward函数；

ModuleDict类：

ModuleDict类似于Sequential类的定义方式，并且可以通过字典方式进行索引查找；

net=nn.ModuleDict({
    'linear':nn.Linear(784,256),
    'act':nn.ReLU()
})

net['output']=nn.Linear(256,10)

但是和ModuleList类似，需要重新定义forward前向传播函数；

使用多种Module进行复杂网络构建：

例如：

class FancyMLP(nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(FancyMLP, self).__init__(**kwargs)
        self.rand_weight = torch.rand((20, 20), requires_grad=False) # 不可训练参数（常数参数）
        self.linear = nn.Linear(20, 20)
    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        # 使用创建的常数参数，以及nn.functional中的relu函数和mm函数
        x = nn.functional.relu(torch.mm(x, self.rand_weight.data) + 1)
        # 复用全连接层。等价于两个全连接层共享参数
        x = self.linear(x)
        # 控制流，这里我们需要调用item函数来返回标量进行比较
        while x.norm().item() > 1:
            x /= 2
        if x.norm().item() < 0.8:
            x *= 10
        return x.sum()

这里值得注意的是，尽管只有一个Linear层，但是对于forward有了更多的操作空间；

forward函数相当于过了两个linear层，之后对其中的数据进行了处理；

所以对于Module可以有更多的操作空间，例如使用上述网络进行复杂网络定制；

例如，可以采用如下方法，进行多层Module嵌套，并且定义各自的forward函数；

class SelfMLP(nn.Module):
    def __init__(self,**kwargs):
        super(SelfMLP, self).__init__(**kwargs)
        self.ran_weight=torch.rand((20,20),requires_grad=False)
        self.linear=nn.Linear(20,20)
    def forward(self,x):
        x=self.linear(x)
        x=nn.functional.relu(torch.mm(x))

class NestMLP(nn.Module):
    def __init__(self,**kwargs):
        super(NestMLP, self).__init__(**kwargs)
        self.net=nn.Sequential(nn.Linear(40,30),nn.ReLU())

    def forward(self,x):
        return self.net(x)

net=nn.Sequential(NestMLP(),nn.Linear(30,20),SelfMLP())

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文章标题：Pytorch多种模型构造方法
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