注：1. 沐神对应章节视频出处
2.代码使用Jupyter Notebook运行更方便
3.文章笔记出处
一、层和块
层：层（1）接受一组输入， （2）生成相应的输出， （3）由一组可调整参数描述。 当我们使用softmax回归时，一个单层本身就是模型。 然而，即使我们随后引入了多层感知机，我们仍然可以认为该模型保留了上面所说的基本架构。
块： 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件， 这一过程通常是递归的，如图所示。 通过定义代码来按需生成任意复杂度的块， 我们可以通过简洁的代码实现复杂的神经网络。
从编程的角度来看，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。 在定义我们自己的块时，由于框架的自动微分提供了一些后端实现，我们只需要考虑前向传播函数和必需的参数即可。
例如：
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)结果：
在这个例子中，我们通过实例化nn.Sequential来构建我们的模型， 层的执行顺序是作为参数传递的。 简而言之，nn.Sequential定义了一种特殊的Module， 即在PyTorch中表示一个块的类， 它维护了一个由Module组成的有序列表。 注意，两个全连接层都是Linear类的实例， Linear类本身就是Module的子类。 另外，到目前为止，我们一直在通过net(X)调用我们的模型来获得模型的输出。 这实际上是net.__call__(X)的简写。 这个前向传播函数非常简单： 它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。
1.1 自定义块
在下面的代码片段中，我们从零开始编写一个块。 它包含一个多层感知机，其具有256个隐藏单元的隐藏层和一个10维输出层。 注意，下面的MLP类继承了表示块的类。 我们的实现只需要提供我们自己的构造函数（Python中的__init__函数）和前向传播函数。
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)))我们首先看一下前向传播函数，它以X作为输入， 计算带有激活函数的隐藏表示，并输出其未规范化的输出值。 在这个MLP实现中，两个层都是实例变量。
接着我们实例化多层感知机的层，然后在每次调用前向传播函数时调用这些层。 注意一些关键细节： 首先，我们定制的__init__函数通过super().__init__() 调用父类的__init__函数， 省去了重复编写模版代码的痛苦。 然后，我们实例化两个全连接层， 分别为self.hidden和self.out。 注意，除非我们实现一个新的运算符， 否则我们不必担心反向传播函数或参数初始化， 系统将自动生成这些。
块的一个主要优点是它的多功能性。 我们可以子类化块以创建层（如全连接层的类）、 整个模型（如上面的MLP类）或具有中等复杂度的各种组件。
1.2 顺序块
现在我们可以更仔细地看看Sequential类是如何工作的， 回想一下Sequential的设计是为了把其他模块串起来。 为了构建我们自己的简化的MySequential， 我们只需要定义两个关键函数：
-
一种将块逐个追加到列表中的函数；
-
一种前向传播函数，用于将输入按追加块的顺序传递给块组成的“链条”。
下面的MySequential类提供了与默认Sequential类相同的功能。
class MySequential(nn.Module):
def __init__(self, *args):
super().__init__()
for idx, module in enumerate(args):
# 这里，module是Module子类的一个实例。我们把它保存在'Module'类的成员
# 变量_modules中。_module的类型是OrderedDict(有序字典)
self._modules[str(idx)] = module
def forward(self, X):
# OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们
for block in self._modules.values():
X = block(X)
return X注：_modules是一个特殊的容器，pytorch知道放进去的就是我们需要的“层”
为什么我们使用_modules而不是自己定义一个Python列表？ 简而言之，_modules的主要优点是： 在模块的参数初始化过程中， 系统知道在_modules字典中查找需要初始化参数的子块。
