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[人工智能]【PyTorch基础教程5】构建模型基础（学不会来打我啊）

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学习心得

（1）

一、神经网络的构造

PyTorch中神经网络构造一般是基于 Module 类的模型来完成的，它让模型构造更加灵活。Module 类是 nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。
下面继承 Module 类构造多层感知机。这里定义的 MLP 类重载了 Module 类的 init 函数和 forward 函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 09:43:21 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

class MLP(nn.Module):
    # 声明带有模型参数的层，此处声明了2个全连接层
    def __init__(self, **kwargs):
        # 调用MLP父类Block的构造函数来进行必要的初始化
        # 这样在构造实例时还可以指定其他函数
        super(MLP, self).__init__(**kwargs)
        self.hidden = nn.Linear(784, 256)
        self.act = nn.ReLU()
        self.output = nn.Linear(256, 10)
        
    # 定义模型的前向计算
    # 即如何根据输入x计算返回所需要的模型输出
    def forward(self, x):
        o = self.act(self.hidden(x))
        return self.output(o)
    
X = torch.rand(2, 784)
net = MLP()
print(net)
print('-' * 60)
print(net(X))

结果为：

MLP(
  (hidden): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True)
  (act): ReLU()
  (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)
------------------------------------------------------------
tensor([[ 0.1836,  0.1946,  0.0924, -0.1163, -0.2914, -0.1103, -0.0839, -0.1274,
          0.1618, -0.0601],
        [ 0.0738,  0.2369,  0.0225, -0.1514, -0.3787, -0.0551, -0.0836, -0.0496,
          0.1481,  0.0139]], grad_fn=<AddmmBackward>)

注意：
（1）上面的MLP类不需要定义反向传播函数，系统将通过自动求梯度而自动生成反向传播所需的backward函数。

（2）将数据X传入实例化MLP类后得到的net对象，会做一次前向计算，并且net(X)会调用MLP类继承自父类Module的call函数——该函数调用我们定义的子类MLP的forward函数完成前向传播计算。

（3）这里没将Module类命名为Layer（层）或者Model（模型）等，是因为该类是一个可供自由组建的部件，它的子类既可以是一个层（如继承父类nn的子类线性层Linear），也可以是一个模型（如此处的子类MLP），也可以是模型的一部分。

二、神经网络中常见的层

有全连接层、卷积层、池化层与循环层等，下面学习使用Module定义层。

2.1 不含模型参数的层

下面构造的 MyLayer 类通过继承 Module 类自定义了一个将输入减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了 forward 函数里。这个层里不含模型参数。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 10:19:59 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

class MyLayer(nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        # 调用父类的方法
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)
    def forward(self, x):
        return x - x.mean()
 
    
# 测试，实例化该层，做前向计算
layer = MyLayer()
layer1 = layer(torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5],
                   dtype = torch.float))
print(layer1)

结果为：

tensor([-2., -1.,  0.,  1.,  2.])

2.2 含模型参数的层

可以自定义含模型参数的自定义层。其中的模型参数可以通过训练学出。

Parameter 类其实是 Tensor 的子类，如果一个 Tensor 是 Parameter ，那么它会自动被添加到模型的参数列表里。所以在自定义含模型参数的层时，我们应该将参数定义成 Parameter ，除了直接定义成 Parameter 类外，还可以使用 ParameterList 和 ParameterDict 分别定义参数的列表和字典。

PS：下面出现torch.mm是将两个矩阵相乘，如

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 10:56:03 2021

@author: 86493
"""
import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(3, 2)
print(torch.mm(a, b))
# 效果相同
print(torch.matmul(a, b))
#tensor([[1.8368, 0.4065],
#        [2.7972, 2.3096]])
#tensor([[1.8368, 0.4065],
#        [2.7972, 2.3096]])

（1）代码栗子1

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 10:33:04 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

class MyListDense(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyListDense, self).__init__()
        # 3个randn的意思
        self.params = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.randn(4, 4)) for i in range(3)]) 
        self.params.append(nn.Parameter(torch.randn(4, 1)))
        
    def forward(self, x):
        for i in range(len(self.params)):
            # mm是指矩阵相乘
            x = torch.mm(x, self.params[i])
        return x
    
net = MyListDense()
print(net)

打印得：

MyListDense(
  (params): ParameterList(
      (0): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x4]
      (1): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x4]
      (2): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x4]
      (3): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x1]
  )
)

（2）代码栗子2

这回用变量字典：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 11:03:29 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

class MyDictDense(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyDictDense, self).__init__()
        self.params = nn.ParameterDict({
            'linear1': nn.Parameter(torch.randn(4, 4)),
            'linear2': nn.Parameter(torch.randn(4, 1))
            })
        # 新增
        self.params.update({'linear3':
                            nn.Parameter(torch.randn(4, 2))})
        
    def forward(self, x, choice = 'linear1'):
        return torch.mm(x, self.params[choice])
    

net = MyDictDense()
print(net)

打印得：

MyDictDense(
  (params): ParameterDict(
      (linear1): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x4]
      (linear2): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x1]
      (linear3): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 4x2]
  )
)

2.3 二维卷积层

二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏差来得到输出。卷积层的模型参数包括了卷积核和标量偏差。在训练模型的时候，通常我们先对卷积核随机初始化，然后不断迭代卷积核和偏差。

卷积窗口形状为 $\times q$ 的卷积层称为 $\times q$ 卷积层。同样， $\times q$ 卷积或 $\times q$ 卷积核说明卷积核的高和宽分别为 $p$ 和 $q$ 。

（1）填充可以增加输出的高和宽。这常用来使输出与输入具有相同的高和宽。
（2）步幅可以减小输出的高和宽，例如输出的高和宽仅为输?入的高和宽的 ( 为大于1的整数)。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 11:20:57 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

# 卷积运算(二维互相关)
def corr2d(X, K):
    h, w = K.shape 
    X, K = X.float(), K.float()
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            Y[i, j] = (x[i: i + h, j: j + w] * K).sum()
    return Y
    
# 二维卷积层
class Conv2D(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size):
        super(Conv2D, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(kernel_size))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(1))
    
    def forward(self, x):
        return corr2d(x, self.weight) + self.bias 

conv2d = nn.Conv2d(in_channels = 1, 
                   out_channels = 1,
                   kernel_size = 3,
                   padding = 1)

print(conv2d)

得：

Conv2d(1, 1, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))

填充(padding)是指在输入高和宽的两侧填充元素(通常是0元素)。
下个栗子：创建一个高和宽为3的二维卷积层，设输入高和宽两侧的填充数分别为1。给定一高和宽都为8的input，输出的高和宽会也是8。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 11:54:29 2021

@author: 86493
"""
import torch  
from torch import nn

# 定义一个函数计算卷积层
# 对输入和输出左对应的升维和降维
def comp_conv2d(conv2d, X):
    # (1, 1)代表批量大小和通道数
    X = X.view((1, 1) + X.shape)
    Y = conv2d(X)
    # 排除不关心的前2维：批量和通道
    return Y.view(Y.shape[2:])

# 注意这里是两侧分别填充1行或列，所以在两侧共填充2行或列
conv2d = nn.Conv2d(in_channels = 1,
                   out_channels = 1,
                   kernel_size = 3,
                   padding = 1)
X = torch.rand(8, 8)
endshape = comp_conv2d(conv2d, X).shape
print(endshape)

# 使用高为5，宽为3的卷积核，在高和宽两侧填充数为2和1
conv2d = nn.Conv2d(in_channels = 1,
                   out_channels = 1,
                   kernel_size = (5, 3),
                   padding = (2, 1))
endshape2 = comp_conv2d(conv2d, X).shape
print(endshape2)

结果为：

torch.Size([8, 8])
torch.Size([8, 8])

stride

在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输?数组上滑动。我们将每次滑动的行数和列数称为步幅(stride)。

# 步幅stride
conv2d = nn.Conv2d(in_channels = 1,
                   out_channels = 1,
                   kernel_size = (3, 5),
                   padding = (0, 1),
                   stride = (3, 4))
endshape3 = comp_conv2d(conv2d, X).shape
print(endshape3)
# torch.Size([2, 2])

2.4 池化层

池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(又称池化窗口)中的元素计算输出。不同于卷积层里计算输入和核的互相关性，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值。该运算也分别叫做最大池化或平均池化。
在二维最大池化中，池化窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。当池化窗口滑动到某?位置时，窗口中的输入子数组的最大值即输出数组中相应位置的元素。

下面把池化层的前向计算实现在pool2d函数里。

最大池化：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 18:49:27 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

def pool2d(x, pool_size, mode = 'max'):
    p_h, p_w = pool_size
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - p_h + 1, X.shape[1] - p_w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            if mode == 'max':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].max()
            elif mode == 'avg':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].mean()
    return Y

X = torch.Tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
end = pool2d(X, (2, 2)) # 默认是最大池化
# end = pool2d(X, (2, 2), mode = 'avg')
print(end)

tensor([[4., 5.],
        [7., 8.]])

平均池化：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 18:49:27 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

def pool2d(x, pool_size, mode = 'max'):
    p_h, p_w = pool_size
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - p_h + 1, X.shape[1] - p_w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            if mode == 'max':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].max()
            elif mode == 'avg':
                Y[i, j] = X[i: i + p_h, j: j + p_w].mean()
    return Y

X = torch.FloatTensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])
# end = pool2d(X, (2, 2)) # 默认是最大池化
end = pool2d(X, (2, 2), mode = 'avg')
print(end)

结果如下，注意上面如果mode是avg模式（平均池化）时，不能写X = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])，否则会报错Can only calculate the mean of floating types. Got Long instead.。把tensor改成Tensor或FloatTensor后就可以了（Tensor是FloatTensor的缩写）。

tensor([[2., 3.],
        [5., 6.]])

三、LeNet模型栗子

一个神经网络的典型训练过程如下：
1 定义包含一些可学习参数(或者叫权重）的神经网络
2. 在输入数据集上迭代
3. 通过网络处理输入
4. 计算 loss (输出和正确答案的距离）
5. 将梯度反向传播给网络的参数
6. 更新网络的权重，一般使用一个简单的规则：weight = weight - learning_rate * gradient

在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 19:21:19 2021

@author: 86493
"""
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LeNet(nn.Module):
    # 需要把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        # 输入图像channel：1；输出channel：6
        # 5*5卷积核
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # an affine operation:y = Wx + b
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    
    def forward(self, x):
        # 2 * 2 最大池化
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # 如果是方阵，则可以只使用一个数字进行定义
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        # 做一次flatten
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x 

    def num_flat_features(self, x):
        # 除去批处理维度,得到其他所有维度
        size = x.size()[1:]
        num_features = 1
        # 将刚才得到的维度之间相乘起来
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

net = LeNet()
print(net)    

# 一个模型的可学习参数可以通过`net.parameters()`返回
params = list(net.parameters())
print("params的len:", len(params))
# print("params:\n", params)
print(params[0].size()) # conv1的权重
print('-' * 60)

# 随机一个32×32的input
input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print("网络的output为：", out)
print('-' * 60)

# 随机梯度的反向传播
net.zero_grad() # 清零所有参数的梯度缓存
end = out.backward(torch.randn(1, 10))
print(end)  # None

print的结果为：

LeNet(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
params的len: 10
torch.Size([6, 1, 5, 5])
------------------------------------------------------------
网络的output为： tensor([[ 0.0904,  0.0866,  0.0851, -0.0176,  0.0198,  0.0530,  0.0815,  0.0284,
         -0.0216, -0.0425]], grad_fn=<AddmmBackward>)
------------------------------------------------------------
None

三点提醒：

（1）只需要定义 forward 函数，backward函数会在使用autograd时自动定义，backward函数用来计算导数。我们可以在 forward 函数中使用任何针对张量的操作和计算。
（2）在backward前最好net.zero_grad()，即清零所有参数的梯度缓存。
（3）torch.nn只支持小批量处理 (mini-batches）。整个 torch.nn 包只支持小批量样本的输入，不支持单个样本的输入。比如，nn.Conv2d 接受一个4维的张量，即nSamples x nChannels x Height x Width如果是一个单独的样本，只需要使用input.unsqueeze(0) 来添加一个“假的”批大小维度。

torch.Tensor：一个多维数组，支持诸如backward()等的自动求导操作，同时也保存了张量的梯度。
nn.Module：神经网络模块。是一种方便封装参数的方式，具有将参数移动到GPU、导出、加载等功能。
nn.Parameter：张量的一种，当它作为一个属性分配给一个Module时，它会被自动注册为一个参数。
autograd.Function：实现了自动求导前向和反向传播的定义，每个Tensor至少创建一个Function节点，该节点连接到创建Tensor的函数并对其历史进行编码。

四、AlexNet模型栗子

在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Oct 16 21:00:39 2021

@author: 86493
"""
import torch
from torch import nn

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            # in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding
            nn.Conv2d(1, 96, 11, 4),
            nn.ReLU(),
            # kernel_size, stride
            nn.MaxPool2d(3, 2),        
            # 见笑卷积窗口，但使用padding=2来使输入和输出的高宽相同
            # 且增大输出通道数
            nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2),
            # 连续3个卷积层，且后面使用更小的卷积窗口
            # 除了最后的卷积层外，进一步增大了输出
        
            # 注:前2个卷积层后不使用池化层来减少输入的高和宽
            nn.Conv2d(256, 384, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 383, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 256, 3, 1, 1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(3, 2)
        )
    # 这里的全连接层的输出个数比LeNet中的大数倍。
    # 使用丢弃层来缓解过拟合
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 *5 * 5, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, 4086),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            # 输出层，下次会用到Fash-MNIST，所以此处类别设为10,
            # 而非论文中的1000
            nn.Linear(4096, 10),
        )
    
    
    def forward(self, img):
        feature = self.conv(img)
        output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1))
        return output
    
net = AlexNet()
print(net)

可以看到该网络的结构：

AlexNet(
  (conv): Sequential(
    (0): Conv2d(1, 96, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4))
    (1): ReLU()
    (2): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (3): Conv2d(96, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
    (4): ReLU()
    (5): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    (6): Conv2d(256, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (7): ReLU()
    (8): Conv2d(384, 383, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (9): ReLU()
    (10): Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (11): ReLU()
    (12): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (fc): Sequential(
    (0): Linear(in_features=6400, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (3): Linear(in_features=4096, out_features=4086, bias=True)
    (4): ReLU()
    (5): Dropout(p=0.5, inplace=False)
    (6): Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True)
  )
)