4-3,nn.functional 和 nn.Module
import os
import datetime
#打印时间
def printbar():
nowtime = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("\n"+"=========="*8 + "%s"%nowtime)
#mac系统上pytorch和matplotlib在jupyter中同时跑需要更改环境变量
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
一，nn.functional 和 nn.Module
前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。
利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。
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。
二，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。
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)
Parameter containing:
tensor([[ 0.3544, -1.1643],
[ 1.2302, 1.3952]], 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)
ParameterList(
(0): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 8x1]
(1): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 8x2]
)
True
# 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)
ParameterDict(
(a): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 2x2]
(b): Parameter containing: [torch.FloatTensor of size 2]
)
True
# 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)
Parameter containing:
tensor([[ 0.3544, -1.1643],
[ 1.2302, 1.3952]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([[0.9391],
[0.7590],
[0.6899],
[0.4786],
[0.2392],
[0.9645],
[0.1968],
[0.1353]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([[0.8012, 0.9587],
[0.0276, 0.5995],
[0.7338, 0.5559],
[0.1704, 0.5814],
[0.7626, 0.1179],
[0.4945, 0.2408],
[0.7179, 0.0575],
[0.3418, 0.7291]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([[0.7729, 0.2383],
[0.7054, 0.9937]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0., 0.], requires_grad=True)
number of Parameters = 5
#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。
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)
三，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。
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()
i = 0
for child in net.children():
i+=1
print(child,"\n")
print("child number",i)
Embedding(10000, 3, padding_idx=1)
Sequential(
(conv_1): Conv1d(3, 16, kernel_size=(5,), stride=(1,))
(pool_1): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_1): ReLU()
(conv_2): Conv1d(16, 128, kernel_size=(2,), stride=(1,))
(pool_2): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_2): ReLU()
)
Sequential(
(flatten): Flatten()
(linear): Linear(in_features=6144, out_features=1, bias=True)
(sigmoid): Sigmoid()
)
child number 3
i = 0
for name,child in net.named_children():
i+=1
print(name,":",child,"\n")
print("child number",i)
embedding : Embedding(10000, 3, padding_idx=1)
conv : Sequential(
(conv_1): Conv1d(3, 16, kernel_size=(5,), stride=(1,))
(pool_1): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_1): ReLU()
(conv_2): Conv1d(16, 128, kernel_size=(2,), stride=(1,))
(pool_2): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_2): ReLU()
)
dense : Sequential(
(flatten): Flatten()
(linear): Linear(in_features=6144, out_features=1, bias=True)
(sigmoid): Sigmoid()
)
child number 3
i = 0
for module in net.modules():
i+=1
print(module)
print("module number:",i)
Net(
(embedding): Embedding(10000, 3, padding_idx=1)
(conv): Sequential(
(conv_1): Conv1d(3, 16, kernel_size=(5,), stride=(1,))
(pool_1): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_1): ReLU()
(conv_2): Conv1d(16, 128, kernel_size=(2,), stride=(1,))
(pool_2): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_2): ReLU()
)
(dense): Sequential(
(flatten): Flatten()
(linear): Linear(in_features=6144, out_features=1, bias=True)
(sigmoid): Sigmoid()
)
)
Embedding(10000, 3, padding_idx=1)
Sequential(
(conv_1): Conv1d(3, 16, kernel_size=(5,), stride=(1,))
(pool_1): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_1): ReLU()
(conv_2): Conv1d(16, 128, kernel_size=(2,), stride=(1,))
(pool_2): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_2): ReLU()
)
Conv1d(3, 16, kernel_size=(5,), stride=(1,))
MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
ReLU()
Conv1d(16, 128, kernel_size=(2,), stride=(1,))
MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
ReLU()
Sequential(
(flatten): Flatten()
(linear): Linear(in_features=6144, out_features=1, bias=True)
(sigmoid): Sigmoid()
)
Flatten()
Linear(in_features=6144, out_features=1, bias=True)
Sigmoid()
module number: 13
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)。
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
{'embedding': Embedding(10000, 3, padding_idx=1), 'conv': Sequential(
(conv_1): Conv1d(3, 16, kernel_size=(5,), stride=(1,))
(pool_1): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_1): ReLU()
(conv_2): Conv1d(16, 128, kernel_size=(2,), stride=(1,))
(pool_2): MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(relu_2): ReLU()
), 'dense': Sequential(
(flatten): Flatten()
(linear): Linear(in_features=6144, out_features=1, bias=True)
(sigmoid): Sigmoid()
)}
#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
from torchkeras import summary
summary(net,input_shape = (200,),input_dtype = torch.LongTensor)
# 不可训练参数数量增加
----------------------------------------------------------------
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================
Embedding-1 [-1, 200, 3] 30,000
Conv1d-2 [-1, 16, 196] 256
MaxPool1d-3 [-1, 16, 98] 0
ReLU-4 [-1, 16, 98] 0
Conv1d-5 [-1, 128, 97] 4,224
MaxPool1d-6 [-1, 128, 48] 0
ReLU-7 [-1, 128, 48] 0
Flatten-8 [-1, 6144] 0
Linear-9 [-1, 1] 6,145
Sigmoid-10 [-1, 1] 0
================================================================
Total params: 40,625
Trainable params: 10,625
Non-trainable params: 30,000
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.000763
Forward/backward pass size (MB): 0.287796
Params size (MB): 0.154972
Estimated Total Size (MB): 0.443531
----------------------------------------------------------------