Pytorch学习笔记6-nn.functional和nn.Module

由于时效问题，该文某些代码、技术可能已经过期，请注意！！！本文最后更新于：2 年前

神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)

nn.functional 和 nn.Module

Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。
这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。
其中nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。例如：

(激活函数)
  • F.relu
  • F.sigmoid
  • F.tanh
  • F.softmax
(模型层)
  • F.linear
  • F.conv2d
  • F.max_pool2d
  • F.dropout2d
  • F.embedding
(损失函数)
  • F.binary_cross_entropy
  • F.mse_loss
  • F.cross_entropy

为了便于对参数进行管理，一般通过继承 nn.Module 转换成为类的实现形式，并直接封装在 nn 模块下。例如：

(激活函数)
  • nn.ReLU
  • nn.Sigmoid
  • nn.Tanh
  • nn.Softmax
(模型层)
  • nn.Linear
  • nn.Conv2d
  • nn.MaxPool2d
  • nn.Dropout2d
  • nn.Embedding
(损失函数)
  • nn.BCELoss
  • nn.MSELoss
  • nn.CrossEntropyLoss

实际上nn.Module除了可以管理其引用的各种参数，还可以管理其引用的子模块，功能十分强大。

使用nn.Module来管理参数

在Pytorch中，模型的参数是需要被优化器训练的，因此，通常要设置参数为 requires_grad = True 的张量。
同时，在一个模型中，往往有许多的参数，要手动管理这些参数并不是一件容易的事情。
Pytorch一般将参数用nn.Parameter来表示，并且用nn.Module来管理其结构下的所有参数

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import torch 
from torch import nn 
import torch.nn.functional  as F
from matplotlib import pyplot as plt

# nn.Parameter 具有 requires_grad = True 属性
w = nn.Parameter(torch.randn(2,2))
print(w)
print(w.requires_grad)

'''
	arameter containing:
	tensor([[ 1.2790,  0.6851],
	        [-1.9961,  0.4121]], requires_grad=True)
	True
'''

# nn.ParameterList 可以将多个nn.Parameter组成一个列表
params_list = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.rand(8,i)) for i in range(1,3)])
print(params_list)
print(params_list[0].requires_grad)

# nn.ParameterDict 可以将多个nn.Parameter组成一个字典
params_dict = nn.ParameterDict({"a":nn.Parameter(torch.rand(2,2)),
                               "b":nn.Parameter(torch.zeros(2))})
print(params_dict)
print(params_dict["a"].requires_grad)
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# 可以用Module将它们管理起来
# module.parameters()返回一个生成器，包括其结构下的所有parameters

module = nn.Module()
module.w = w
module.params_list = params_list
module.params_dict = params_dict

num_param = 0
for param in module.parameters():
    print(param,"\n")
    num_param = num_param + 1
print("number of Parameters =",num_param)

实践当中，一般通过继承nn.Module来构建模块类，并将所有含有需要学习的参数的部分放在构造函数中。
以下范例为Pytorch中nn.Linear的源码的简化版本
可以看到它将需要学习的参数放在了__init__构造函数中，并在forward中调用F.linear函数来实现计算逻辑。

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class Linear(nn.Module):
    __constants__ = ['in_features', 'out_features']

    def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
        super(Linear, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
        if bias:
            self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features))
        else:
            self.register_parameter('bias', None)

    def forward(self, input):
        return F.linear(input, self.weight, self.bias)
使用nn.Module来管理子模块

一般情况下，我们都很少直接使用 nn.Parameter来定义参数构建模型，而是通过一些拼装一些常用的模型层来构造模型。
这些模型层也是继承自nn.Module的对象,本身也包括参数，属于我们要定义的模块的子模块。

nn.Module提供了一些方法可以管理这些子模块。

  • children() 方法: 返回生成器，包括模块下的所有子模块。
  • named_children()方法：返回一个生成器，包括模块下的所有子模块，以及它们的名字。
  • modules()方法：返回一个生成器，包括模块下的所有各个层级的模块，包括模块本身。
  • named_modules()方法：返回一个生成器，包括模块下的所有各个层级的模块以及它们的名字，包括模块本身。

其中chidren()方法和named_children()方法较多使用。
modules()方法和named_modules()方法较少使用，其功能可以通过多个named_children()的嵌套使用实现。

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class Net(nn.Module):
    
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings = 10000,embedding_dim = 3,padding_idx = 1)
        self.conv = nn.Sequential()
        self.conv.add_module("conv_1",nn.Conv1d(in_channels = 3,out_channels = 16,kernel_size = 5))
        self.conv.add_module("pool_1",nn.MaxPool1d(kernel_size = 2))
        self.conv.add_module("relu_1",nn.ReLU())
        self.conv.add_module("conv_2",nn.Conv1d(in_channels = 16,out_channels = 128,kernel_size = 2))
        self.conv.add_module("pool_2",nn.MaxPool1d(kernel_size = 2))
        self.conv.add_module("relu_2",nn.ReLU())
        
        self.dense = nn.Sequential()
        self.dense.add_module("flatten",nn.Flatten())
        self.dense.add_module("linear",nn.Linear(6144,1))
        self.dense.add_module("sigmoid",nn.Sigmoid())
        
    def forward(self,x):
        x = self.embedding(x).transpose(1,2)
        x = self.conv(x)
        y = self.dense(x)
        return y
    
net = Net()
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i = 0
for child in net.children():
    i+=1
    print(child,"\n")
print("child number",i)


i = 0
for name,child in net.named_children():
    i+=1
    print(name,":",child,"\n")
print("child number",i)


i = 0
for module in net.modules():
    i+=1
    print(module)
print("module number:",i)

下面我们通过named_children方法找到embedding层，并将其参数设置为不可训练(相当于冻结embedding层)。

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children_dict = {name:module for name,module in net.named_children()}

print(children_dict)
embedding = children_dict["embedding"]
embedding.requires_grad_(False) #冻结其参数
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#可以看到其第一层的参数已经不可以被训练了。
for param in embedding.parameters():
    print(param.requires_grad)
    print(param.numel())

'''
	False
	30000
'''
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from torchkeras import summary
summary(net,input_shape = (200,),input_dtype = torch.LongTensor)
# 不可训练参数数量增加

搬运自：