Pytorch中的层和块(nn.Module和nn.Sequential的用法)

一、层和块

       在构造自定义块之前，我们先回顾一下多层感知机的代码。下面的代码生成一个网络，其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层，然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))

X = torch.rand(2, 20)
net(X)

tensor([[ 0.0748, -0.1284,  0.0661,  0.1824,  0.1819, -0.0896, -0.0444,  0.0611,
         -0.1083, -0.2545],
        [ 0.0015, -0.1136,  0.0300,  0.2422,  0.1924, -0.1676, -0.1643,  0.0208,
         -0.1123, -0.1084]], grad_fn=)

       `nn.Sequential`定义了一种特殊的`Module`，即在PyTorch中表示一个块的类，它维护了一个由`Module`组成的有序列表。注意，两个全连接层都是`Linear`类的实例，`Linear`类本身就是`Module`的子类。另外，到目前为止，我们一直在通过`net(X)`调用我们的模型来获得模型的输出。这实际上是`net.__call__(X)`的简写。这个前向传播函数非常简单：它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。

二、自定义块

       Pytorch中任何一个层或者一个神经网络基本都是nn.Module的子类。下面是一个自定义的MLP类，功能和前面代码相同。

class MLP(nn.Module):
    # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层
    def __init__(self):
        # 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。
        # 这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params
        super().__init__()
        self.hidden = nn.Linear(20, 256)  # 隐藏层
        self.out = nn.Linear(256, 10)  # 输出层

    # 定义模型的前向传播，即如何根据输入X返回所需的模型输出
    def forward(self, X):
        # 注意，这里我们使用ReLU的函数版本，其在nn.functional模块中定义。
        return self.out(F.relu(self.hidden(X)))

       所有的Module有两个重要的函数，一个是init()函数，在里面定义需要哪些类和参数，另外一个是forward()函数，定义了模型的前向传播。

       实例化多层感知机的层，然后在每次调用前向传播函数时调用这些层。

net = MLP()
net(X)

tensor([[ 0.0617, -0.0381,  0.0605, -0.2711, -0.0481, -0.1107,  0.2265, -0.0549,
          0.2573,  0.0887],
        [-0.0170, -0.0350,  0.1438, -0.2079, -0.0148, -0.0230,  0.0590,  0.0136,
          0.3161,  0.0014]], grad_fn=)

三、顺序块

       现在我们可以更仔细地看看`Sequential`类是如何工作的，回想一下`Sequential`的设计是为了把其他模块串起来。为了构建我们自己的简化的`MySequential`，我们只需要定义两个关键函数：

1. 一种将块逐个追加到列表中的函数；
2. 一种前向传播函数，用于将输入按追加块的顺序传递给块组成的“链条”。

       下面的`MySequential`类提供了与默认`Sequential`类相同的功能。

class MySequential(nn.Module):
    def __init__(self, *args):  # *args: list of input arguments
        super().__init__()
        for idx, module in enumerate(args):
            # 这里，module是Module子类的一个实例。我们把它保存在'Module'类的成员
            # 变量_modules中。_module的类型是OrderedDict(有序字典)
            self._modules[str(idx)] = module

    def forward(self, X):
        # OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们
        for block in self._modules.values():
            X = block(X)
        return X

       当`MySequential`的前向传播函数被调用时，每个添加的块都按照它们被添加的顺序执行。现在可以使用我们的`MySequential`类重新实现多层感知机。

net = MySequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))
net(X)

tensor([[ 0.0425,  0.2652, -0.1381,  0.0156, -0.1683,  0.0906, -0.2825,  0.0234,
          0.0289,  0.0594],
        [ 0.0372,  0.2065, -0.1196,  0.0681, -0.1791,  0.1555, -0.4214,  0.1164,
         -0.0223,  0.0265]], grad_fn=)

四、在前向传播函数中执行代码

       下面这段代码相比于nn.Sequential更加灵活，能够灵活定义前向计算：

class FixedHiddenMLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变
        self.rand_weight = torch.rand((20, 20), requires_grad=False)
        self.linear = nn.Linear(20, 20)

    def forward(self, X):
        X = self.linear(X)
        # 使用创建的常量参数以及relu和mm函数
        X = F.relu(torch.mm(X, self.rand_weight) + 1)
        # 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数
        X = self.linear(X)
        # 控制流
        while X.abs().sum() > 1:
            X /= 2
        return X.sum()

net = FixedHiddenMLP()
net(X)

tensor(0.0402, grad_fn=)

五、嵌套使用

       我们可以混合搭配各种组合块的方法。在下面的例子中，我们以一些想到的方法嵌套块。

class NestMLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),
                                 nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())
        self.linear = nn.Linear(32, 16)

    def forward(self, X):
        return self.linear(self.net(X))

chimera = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP())
chimera(X)

tensor(-0.0394, grad_fn=)

六、总结

• 一个块可以由许多层组成；一个块可以由许多块组成。
• 块可以包含代码。
• 块负责大量的内部处理，包括参数初始化和反向传播。
• 层和块的顺序连接由`Sequential`块处理。