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【pytorch】深度学习计算

article 2025/3/1 13:43:24

1 层和块

块由类（class）表示。它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数，并且必须存储任何必需的参数。注意，有些块不需要任何参数。最后，为了计算梯度，块必须具有反向传播函数。

1.1 自定义块

每个块必须提供的基本功能：

将输入数据作为其前向传播函数的参数。
通过前向传播函数来生成输出。
计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。通常这是自动发生的。
存储和访问前向传播计算所需的参数。
根据需要初始化模型参数。

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（稍后将介绍）
        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)))

2 参数管理

参数是复合的对象，包含值、梯度和额外信息。
访问第一个全连接层的参数和访问所有层

print(*[(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()])
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])

另一种访问网络参数的方式

net.state_dict()['2.bias'].data

2.1 参数初始化

默认情况下，PyTorch会根据一个范围均匀地初始化权重和偏置矩阵，这个范围是根据输入和输出维度计算出的。PyTorch的nn.init模块提供了多种预置初始化方法。

2.1.1 内置初始化

下面的代码将所有权重参数初始化为标准差为0.01的高斯随机变量，且将偏置参数设置为0。

def init_normal(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)
        nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_normal)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]

还可以将所有参数初始化为给定的常数，比如初始化为1。

def init_constant(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.constant_(m.weight, 1)
        nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_constant)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]

还可以[对某些块应用不同的初始化方法]。例如，下面使用Xavier初始化方法初始化第一个神经网络层，然后将第三个神经网络层初始化为常量值42。

def init_xavier(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
def init_42(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.constant_(m.weight, 42)

net[0].apply(init_xavier)
net[2].apply(init_42)
print(net[0].weight.data[0])
print(net[2].weight.data)

2.1.2 自定义初始化

使用以下的分布为任意权重参数𝑤定义初始化方法：
在这里插入图片描述

def my_init(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        print("Init", *[(name, param.shape)
                        for name, param in m.named_parameters()][0])
        nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)
        m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5

net.apply(my_init)
net[0].weight[:2]

2.2 参数绑定

在多个层间共享参数：可以定义一个稠密层，然后使用它的参数来设置另一个层的参数。

# 我们需要给共享层一个名称，以便可以引用它的参数
shared = nn.Linear(8, 8)
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),
                    shared, nn.ReLU(),
                    shared, nn.ReLU(),
                    nn.Linear(8, 1))
net(X)
# 检查参数是否相同
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])
net[2].weight.data[0, 0] = 100
# 确保它们实际上是同一个对象，而不只是有相同的值
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])

这个例子表明第三个和第五个神经网络层的参数是绑定的。它们不仅值相等，而且由相同的张量表示。因此，如果我们改变其中一个参数，另一个参数也会改变。
当参数绑定时，梯度会发生什么情况？答案是由于模型参数包含梯度，因此在反向传播期间第二个隐藏层（即第三个神经网络层）和第三个隐藏层（即第五个神经网络层）的梯度会加在一起。

3 自定义层

3.1 不带参数的层

首先，我们(构造一个没有任何参数的自定义层)。只需继承基础层类并实现前向传播功能。

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


class CenteredLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, X):
        return X - X.mean()

3.2 带参数的层

参数可以通过训练进行调整。我们可以使用内置函数来创建参数，这些函数提供一些基本的管理功能。比如管理访问、初始化、共享、保存和加载模型参数。
实现自定义版本的全连接层。回想一下，该层需要两个参数，一个用于表示权重，另一个用于表示偏置项。

class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_units, units):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
    def forward(self, X):
        linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
        return F.relu(linear)