對(duì)于多層感知機(jī)而言，整個(gè)模型做的事情就是接收輸入生成輸出。但是并不是所有的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都一樣，所以為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊，塊可以描述單個(gè)層、由多個(gè)層組成的組件或整個(gè)模型本身。使用塊進(jìn)行抽象的一個(gè)好處是可以將一些塊組合成更大的組件。

從編程的角度來(lái)看，塊由類（class）表示。它的任何子類都必須定義一個(gè)將其輸入轉(zhuǎn)換為輸出的正向傳播函數(shù)，并且必須存儲(chǔ)任何必需的參數(shù)。注意，有些塊不需要任何參數(shù)。最后，為了計(jì)算梯度，塊必須具有反向傳播函數(shù)。幸運(yùn)的是，在定義我們自己的塊時(shí)，由于autograd 中引入）提供了一些后端實(shí)現(xiàn)，我們只需要考慮正向傳播函數(shù)和必需的參數(shù)。

這一部分我們就要自定義自己的層和塊。

先用實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)：

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)

這個(gè)多層感知機(jī)包含一個(gè)具有256個(gè)單元和ReLU激活函數(shù)的全連接的隱藏層，然后是一個(gè)具有10個(gè)隱藏單元且不帶激活函數(shù)的全連接的輸出層。

通過(guò)實(shí)例化nn.Sequential來(lái)構(gòu)建我們的模型，層的執(zhí)行順序就是傳入?yún)?shù)的順序。

• nn.Sequential定義了一種特殊的Module，即在PyTorch中表示一個(gè)塊的類。它維護(hù)了一個(gè)由Module組成的有序列表（Linear類是Module的子類）。
• 正向傳播（forward）函數(shù)：將列表中的每個(gè)塊連接在一起，將每個(gè)塊的輸出作為下一個(gè)塊的輸入。
• 通過(guò)net(X)調(diào)用我們的模型來(lái)獲得模型的輸出。是net.__call__(X)的簡(jiǎn)寫。（這一句先不管他有什么，繼續(xù)往下看。）

我們也可以自己手寫一個(gè)多層感知機(jī)：

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        # 調(diào)用`MLP`的父類的構(gòu)造函數(shù)來(lái)執(zhí)行必要的初始化。
        # 這樣，在類實(shí)例化時(shí)也可以指定其他函數(shù)參數(shù)，例如模型參數(shù)`params`（稍后將介紹）
        super().__init__()
        
        self.hidden = nn.Linear(20, 256)  # 隱藏層
        self.out = nn.Linear(256, 10)  # 輸出層

    # 定義模型的正向傳播，即如何根據(jù)輸入`X`返回所需的模型輸出
    def forward(self, X):
        # 注意，這里我們使用ReLU的函數(shù)版本，其在nn.functional模塊中定義。
        return self.out(F.relu(self.hidden(X)))

net = MLP()
net(X)

通過(guò)super().__init__()調(diào)用父類的__init__函數(shù)，省去了重復(fù)編寫適用于大多數(shù)塊的模版代碼的痛苦。

實(shí)例化兩個(gè)全連接層，分別為self.hidden和self.out。

除非我們實(shí)現(xiàn)一個(gè)新的運(yùn)算符，否則我們不用擔(dān)心反向傳播函數(shù)或參數(shù)初始化，系統(tǒng)將自動(dòng)生成這些。

前邊說(shuō)調(diào)用net() 就相當(dāng)于調(diào)用net.__call__(X)，因?yàn)槲覀冊(cè)谧约旱腗LP中寫了forward，但是我們沒(méi)有調(diào)用，只使用net() 他就自動(dòng)執(zhí)行forward了。就是因?yàn)闀?huì)自動(dòng)調(diào)用.__call__函數(shù)使forward執(zhí)行。

說(shuō)完后兩條說(shuō)第一條：

有序是怎么實(shí)現(xiàn)的，構(gòu)建構(gòu)一個(gè)簡(jiǎn)化的MySequential：

class MySequential(nn.Module):
    def __init__(self, *args):
        super().__init__()
        for block in args:
            # 這里，`block`是`Module`子類的一個(gè)實(shí)例。我們把它保存在'Module'類的成員變量
            # `_modules` 中。`block`的類型是OrderedDict。
            self._modules[block] = block

    def forward(self, X):
        # OrderedDict保證了按照成員添加的順序遍歷它們
        for block in self._modules.values():
            X = block(X)
        return X

MySequential類提供了與默認(rèn)Sequential類相同的功能。

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

用MySequential類實(shí)現(xiàn)的多層感知機(jī)和Sequential類實(shí)現(xiàn)的一樣。

注意這里只是寫出了其執(zhí)行順序，是簡(jiǎn)化版的Sequential類！

到此這篇關(guān)于人工智能學(xué)習(xí)PyTorch教程之層和塊的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch 層和塊內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！