[Pytorch系列-30]：神经网络基础 - torch.nn库五大基本功能：nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia

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目录

前言 深度学习模型框架

第1章 torch.nn简介

1.1 torch.nn相关库的导入

1.2 torch.nn概述

第2章 nn.Linear类（全连接层）

2.1 函数功能

2.2 函数说明

2.3 多个全连接层构建全连接网络

2.4 使用nn.Linear类创建全连接层

第3章 nn.functional（常见函数）

3.1 nn.functional概述

3.2 nn.functional函数分类

3.3 激活函数的案例

第4章  nn.xxx和nn.functional.xxx比较

4.1 相同点

4.2 不同点

第5章 nn.Parameter类

5.1 nn.Parameter概述

5.2 单个全连接层中参数的个数

5.3 使用参数创建全连接层代码案例

第6章 nn.Module类

第7章 利用nn.Sequential类创建神经网络（继承与nn.Module类）

7.1 概述

7.2 以列表的形式，串联函数运算，构建串行执行的神经网络

7.3 以字典的形式，串联函数运算，构建串行执行的神经网络

7.4 案例2

第8章 自定义神经网络模型类（继承于Module类）

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前言 深度学习模型框架

[人工智能-深度学习-8]：神经网络基础 - 机器学习、深度学习模型、模型训练_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客_神经网络与深度学习第1章 白话机器学习[人工智能-综述-4]：白话深度学习-- 无基础小白都能理解机器学习的核心概念_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客[人工智能-深度学习-7]：神经网络基础 - 人工神经网络ANN_文火冰糖（王文兵）的博客-CSDN博客第2章 机器学习的模型与步骤2.1深度学习与机器学习上述三个概念中：人工智能的概念最广泛，所以有能机器具有类”人“一样智能的技术、非技术（如伦理）的领域，都是人工智能。机器获取“智能”的一个重要手段是，机器具备“自我学习”的能力，...https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120462734

第1章 torch.nn简介

1.1 torch.nn相关库的导入

#环境准备
import numpy as np              # numpy数组库
import math                     # 数学运算库
import matplotlib.pyplot as plt # 画图库

import torch             # torch基础库
import torch.nn as nn    # torch神经网络库
import torch.nn.functional as F

1.2 torch.nn概述

Pytorch提供了几个设计得非常棒的模块和类，比如 torch.nn，torch.optim，Dataset 以及 DataLoader，来帮助程序员设计和训练神经网络。

nn是Neural Network的简称，帮助程序员方便执行如下的与神经网络相关的行为：

（1）创建神经网络

（2）训练神经网络

（3）保存神经网络

（4）恢复神经网络

其包括如下五大基本功能模块：

第2章 nn.Linear类（全连接层）

2.1 函数功能

用于创建一个多输入、多输出的全连接层。

 备注：nn.Linear本身并不包含激活函数（Functional)

2.2 函数说明

• in_features：

指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size, size]中的size。

in_features的数量，决定的参数的个数   Y = WX + b,  X的维度就是in_features，X的维度决定的W的维度， 总的参数个数 = in_features + 1

• out_features：

指的是输出的二维张量的大小，即输出的二维张量的形状为[batch_size output_size]。

out_features的数量，决定了全连接层中神经元的个数，因为每个神经元只有一个输出。

多少个输出，就需要多个个神经元。

从输入输出的张量的shape角度来理解，相当于一个输入为[batch_size, in_features]的张量变换成了[batch_size, out_features]的输出张量。

2.3 多个全连接层构建全连接网络

 

2.4 使用nn.Linear类创建全连接层

# nn.Linear
# 建立单层的多输入、多输出全连接层
# in_features由输入张量的形状决定，out_features则决定了输出张量的形状 
full_connect_layer = nn.Linear(in_features = 28 * 28 * 1, out_features = 3)
print("full_connect_layer:", full_connect_layer)
print("parameters        :", full_connect_layer.parameters)

# 假定输入的图像形状为[64,64,3]
x_input = torch.randn(1, 28, 28, 1)

# 将四维张量转换为二维张量之后，才能作为全连接层的输入
x_input = x_input.view(1, 28 * 28 * 1)
print("x_input.shape:", x_input.shape)

# 调用全连接层
y_output = full_connect_layer(x_input) 
print("y_output.shape:", y_output.shape)
print("y_output:", y_output)

full_connect_layer: Linear(in_features=784, out_features=3, bias=True)
parameters        : 
x_input.shape: torch.Size([1, 784])
y_output.shape: torch.Size([1, 3])
y_output: tensor([[-0.2892, -0.3084,  0.9027]], grad_fn=)

第3章 nn.functional（常见函数）

3.1 nn.functional概述

nn.functional定义了创建神经网络所需要的一些常见的处理函数。如没有激活函数的神经元，各种激活函数等。

3.2 nn.functional函数分类

nn.functional包括神经网络前向和后向处理所需要到的常见函数。

（1）神经元处理函数

（2）激活函数

3.3 激活函数的案例

（1）relu案例

# nn.functional.relu( )
print(y_output)
out = nn.functional.relu(y_output)
print(out.shape)
print(out)

tensor([[ 0.1023,  0.7831, -0.2368]], grad_fn=)
torch.Size([1, 3])
tensor([[0.1023, 0.7831, 0.0000]], grad_fn=)

（2）sigmoid案例

# nn.functional.sigmoid( )
print(y_output)
out = nn.functional.sigmoid(y_output)
print(out.shape)
print(out)

tensor([[ 0.1023,  0.7831, -0.2368]], grad_fn=)
torch.Size([1, 3])
tensor([[0.5255, 0.6863, 0.4411]], grad_fn=)

第4章  nn.xxx和nn.functional.xxx比较

4.1 相同点

• nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积，nn.Dropout 和nn.functional.dropout都是进行dropout，。。。。。；
• 运行效率也是近乎相同。

4.2 不同点

• 形式看：nn.functional.xxx是小写字母开头，nn.Xxx中的函数是大写字母开头。

• nn.functional.xxx是API函数接口，而nn.Xxx是对原始API函数nn.functional.xxx的类封装。

• 所有nn.Xxx都继承于于共同祖先nn.Module。这一点导致nn.Xxx除了具有nn.functional.xxx功能之外，内部附带了nn.Module相关的属性和方法，例如train(), eval(),load_state_dict, state_dict 等。

• nn.Xxx继承于nn.Module， 能够很好的与nn.Sequential结合使用， 而nn.functional.xxx无法与nn.Sequential结合使用。

• nn.Xxx 需要先实例化并传入参数，然后以函数调用的方式调用实例化的对象并传入输入数据。nn.functional.xxx同时传入输入数据和weight, bias等其他参数 。

• nn.Xxx不需要你自己定义和管理weight；而nn.functional.xxx需要你自己定义weight，每次调用的时候都需要手动传入weight, 不利于代码复用。

第5章 nn.Parameter类

5.1 nn.Parameter概述

Parameter实际上也是Tensor，也就是说是一个多维矩阵，是Variable类中的一个特殊类。

当我们创建一个model时，nn会自动创建相应的参数parameter，并会自动累加到模型的Parameter 成员列表中。

5.2 单个全连接层中参数的个数

in_features的数量，决定的参数的个数   Y = WX + b,  X的维度就是in_features，X的维度决定的W的维度， 总的参数个数 = in_features + 1

out_features的数量，决定了全连接层中神经元的个数，因为每个神经元只有一个输出。

多少个输出，就需要多个个神经元。

总的W参数的个数=  in_features * out_features

总的b参数的个数=  1 * out_features

总的参数（W和B）的个数=  (in_features + 1) * out_features

5.3 使用参数创建全连接层代码案例

# nn.functional.linear( )
x_input = torch.Tensor([1., 1., 1.])
print("x_input.shape:", x_input.shape)
print("x_input      :", x_input)
print("")

Weights1 = nn.Parameter(torch.rand(3))
print("Weights.shape:", Weights1.shape)
print("Weights      :", Weights1)
print("")

Bias1 = nn.Parameter(torch.rand(1))
print("Bias.shape:", Bias1.shape)
print("Bias      :", Bias1)
print("")

Weights2 = nn.Parameter(torch.Tensor(3))
print("Weights.shape:", Weights2.shape)
print("Weights      :", Weights2)

print("\nfull_connect_layer")
full_connect_layer = nn.functional.linear(x_input, Weights1)
print(full_connect_layer)

x_input.shape: torch.Size([3])
x_input      : tensor([1., 1., 1.])

Weights.shape: torch.Size([3])
Weights      : Parameter containing:
tensor([0.3339, 0.7027, 0.9703], requires_grad=True)

Bias.shape: torch.Size([1])
Bias      : Parameter containing:
tensor([0.4936], requires_grad=True)

Weights.shape: torch.Size([3])
Weights      : Parameter containing:
tensor([0.0000e+00, 1.8980e+01, 1.1210e-44], requires_grad=True)

full_connect_layer
tensor(2.0068, grad_fn=)

第6章 nn.Module类

第7章 利用nn.Sequential类创建神经网络（继承与nn.Module类）

7.1 概述

A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in.

nn.Sequential是一个有序的容器，该类将按照传入构造器的顺序，依次创建相应的函数，并记录在Sequential类对象的数据结构中，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。

因此，Sequential可以看成是有多个函数运算对象，串联成的神经网络，其返回的是Module类型的神经网络对象。

7.2 以列表的形式，串联函数运算，构建串行执行的神经网络

print("利用系统提供的神经网络模型类：Sequential,以参数列表的方式来实例化神经网络模型对象")
# A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. 
# Example of using Sequential
model_c = nn.Sequential(nn.Linear(28*28, 32), nn.ReLU(), nn.Linear(32, 10), nn.Softmax(dim=1))
print(model_c)

print("\n显示网络模型参数")
print(model_c.parameters)

print("\n定义神经网络样本输入")
x_input = torch.randn(2, 28, 28, 1)
print(x_input.shape)

print("\n使用神经网络进行预测")
y_pred = model.forward(x_input.view(x_input.size()[0],-1))
print(y_pred)

利用系统提供的神经网络模型类：Sequential,以参数列表的方式来实例化神经网络模型对象
Sequential(
  (0): Linear(in_features=784, out_features=32, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=32, out_features=10, bias=True)
  (3): Softmax(dim=1)
)

显示网络模型参数


定义神经网络样本输入
torch.Size([2, 28, 28, 1])

使用神经网络进行预测
tensor([[-0.1526,  0.0437, -0.1685,  0.0034, -0.0675,  0.0423,  0.2807,  0.0527,
         -0.1710,  0.0668],
        [-0.1820,  0.0860,  0.0174,  0.0883,  0.2046, -0.1609,  0.0165, -0.2392,
         -0.2348,  0.1697]], grad_fn=)

7.3 以字典的形式，串联函数运算，构建串行执行的神经网络

# Example of using Sequential with OrderedDict
print("利用系统提供的神经网络模型类：Sequential,以字典的方式来实例化神经网络模型对象")
model = nn.Sequential(OrderedDict([('h1', nn.Linear(28*28, 32)),
                                     ('relu1', nn.ReLU()),
                                     ('out', nn.Linear(32, 10)),
                                     ('softmax', nn.Softmax(dim=1))]))

print(model)

print("\n显示网络模型参数")
print(model.parameters)

print("\n定义神经网络样本输入")
x_input = torch.randn(2, 28, 28, 1)
print(x_input.shape)

print("\n使用神经网络进行预测")
y_pred = model.forward(x_input.view(x_input.size()[0],-1))
print(y_pred)

利用系统提供的神经网络模型类：Sequential,以字典的方式来实例化神经网络模型对象
Sequential(
  (h1): Linear(in_features=784, out_features=32, bias=True)
  (relu1): ReLU()
  (out): Linear(in_features=32, out_features=10, bias=True)
  (softmax): Softmax(dim=1)
)

显示网络模型参数


定义神经网络样本输入
torch.Size([2, 28, 28, 1])

使用神经网络进行预测
tensor([[0.1249, 0.1414, 0.0708, 0.1031, 0.1080, 0.1351, 0.0859, 0.0947, 0.0753,
         0.0607],
        [0.0982, 0.1102, 0.0929, 0.0855, 0.0848, 0.1076, 0.1077, 0.0949, 0.1153,
         0.1029]], grad_fn=)

7.4 案例2

第8章 自定义神经网络模型类（继承于Module类）

# 定义网络模型：带relu的两层全连接神经网络
print("自定义新的神经网络模型的类")
class NetC(torch.nn.Module):
    # 定义神经网络
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(NetC, self).__init__()
        self.h1 = nn.Linear(n_feature, n_hidden)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.out = nn.Linear(n_hidden, n_output)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        
    #定义前向运算
    def forward(self, x):
        # 得到的数据格式torch.Size([64, 1, 28, 28])需要转变为（64,784）
        x = x.view(x.size()[0],-1) # -1表示自动匹配
        h1 = self.h1(x)
        a1 =  self.relu1(h1)
        out = self.out(a1)
        a_out = self.softmax(out)
        return out

print("\n实例化神经网络模型对象")
model = NetC(28*28, 32, 10)
print(model)

print("\n显示网络模型参数")
print(model.parameters)

print("\n定义神经网络样本输入")
x_input = torch.randn(2, 28, 28, 1)
print(x_input.shape)

print("\n使用神经网络进行预测")
y_pred = model.forward(x_input)
print(y_pred)

自定义新的神经网络模型的类

实例化神经网络模型对象
NetC(
  (h1): Linear(in_features=784, out_features=32, bias=True)
  (relu1): ReLU()
  (out): Linear(in_features=32, out_features=10, bias=True)
  (softmax): Softmax(dim=1)
)

显示网络模型参数


定义神经网络样本输入
torch.Size([2, 28, 28, 1])

使用神经网络进行预测
tensor([[-0.3095,  0.3118,  0.3795, -0.2508,  0.1127, -0.2721, -0.3563,  0.3058,
          0.5193,  0.0436],
        [-0.2070,  0.6417,  0.2125, -0.0413,  0.0827,  0.2448, -0.0399,  0.2837,
          0.0052, -0.1834]], grad_fn=)

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