刘大鸭
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简单粗暴PyTorch之模型创建与nn.module

模型创建与nn.module

  • 一、模型的创建
    • 1.1 构建子模块
    • 1.2 拼接子模块
  • 二、nn.Module

一、模型的创建

模型创建的步骤：
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模型构建的两个要素

  1. 构建子模块
  2. 拼接子模块

1.1 构建子模块

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以之前上传的纸币二分类代码为例，对模型的构建进行讲解。

在70行设置断点，查看如何构建LeNet网络。
在这里插入图片描述
step into 进入
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进入到LeNet的__init__函数构建子模块，创建了两个卷积层与三个全连接层。运行完最后一个子模块self.fc3就会跳出返回，模型的初始化便完成了。
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1.2 拼接子模块

模块在__init__构建好之后，神魔时候拼接实现前向传播呢。

下次使用模型在训练时，直接跳转到，训练时模型的使用
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step into进入95行代码，进入到了module.py的call函数，因为LeNet继承于nn.module
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进入到547行forword,查看在哪里实现了前向传播，进入到了LeNet函数的forword函数，具体实现前向传播，每一层网络的计算
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得到分类结果out，返回out，得到了outputs输出
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二、nn.Module

nn.Module在torch.nn下
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nn.module通过八个有序字典来管理模型
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• parameters: 存储管理nn.Parameter类，如权值、偏置
• modules : 存储管理nn.Module类，如卷积层、池化层
• buffers：存储管理缓冲属性，如BN层中的running_mean
• ***_hooks：存储管理钩子函数

debug进入到LeNet的__init__函数
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因为继承与nn.Module，进入14行，到nn.module的__init__函数下

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进入到construct函数，这里实现了八个有序字典的初始化
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可以看到字典_modules下存贮的是卷积层、全连接层
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因为卷积层也是继承于nn.module，也有八个字典，可以看到，parameters下面存储的是权重与偏置
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每次进行类属性的赋值，会被module中的setattr函数拦截，判断属于parameters还是modules
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nn.Module总结
• 一个module可以包含多个子module
• 一个module相当于一个运算，必须实现forward()函数
• 每个module都有8个字典管理它的属性

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