动手学深度学习16 Pytorch神经网络基础

1. 模型构造
2. 参数管理
- 1. state_dict()
- 2. normal_() zeros_()
- 3. xavier初始化
- 共享参数的好处
3. 自定义层
4. 读写文件
- net.eval() 评估模式
QA

1. 模型构造

定义隐藏层–模型结构+定义前向函数–模型结构的调用

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F  # functional定义了一些常用函数

net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))
X = torch.rand(2, 20)
print(net(X).shape)
print(net(X))
# torch.Size([2, 10])
# tensor([[-0.0363, -0.0911,  0.0992,  0.2046,  0.1297, -0.0435,  0.0289, -0.0135,
#           0.0162, -0.1780],
#         [-0.0055, -0.1556,  0.2570,  0.1685,  0.2182, -0.0625,  0.1187, -0.2728,
#           0.0377, -0.0335]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

# 定义隐藏层 定义前向计算函数
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。
    # 定义网络的具体使用
    return self.out(F.relu(self.hidden(X)))
net = MLP()
print(net(X).shape)
print(net(X))
# torch.Size([2, 10])
# tensor([[-0.1424, -0.2162,  0.0554, -0.1324,  0.0053, -0.2589,  0.1554,  0.0185,
#          -0.0261, -0.0273],
#         [-0.1666, -0.2078,  0.1894, -0.0820, -0.0194, -0.3017,  0.1006,  0.0531,
#           0.0831,  0.0400]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

# Sequential的实现方法
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
      # 把定义的网络结构传进来
      self._modules[str(idx)] = module # _models pytorch 特殊的容器
  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():
      # block 遍历得到的传进来的每一个网络层
      X = block(X)
    return X
net = MySequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))
print(net(X).shape)
print(net(X))
# torch.Size([2, 10])
# tensor([[ 0.0108, -0.2344, -0.1777, -0.2290,  0.0705,  0.3400, -0.1919,  0.1660,
#           0.2318, -0.1056],
#         [ 0.0595, -0.2881, -0.2255, -0.2076,  0.1802,  0.3965, -0.1355,  0.1964,
#           0.2925, -0.0213]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

# 当Sequential不能满足需求，可以自定义需求，灵活定义参数和前向计算【反向计算就是自动求导】
class FixedHiddenMLP(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    # 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变
    self.rand_weight = torch.rand((20, 20), requires_grad=False)
    self.linear = nn.Linear(20, 20)
  def forward(self, X):
    X = self.linear(X)
    # 使用创建的常量参数以及relu和mm函数
    X = F.relu(torch.mm(X, self.rand_weight)+ 1)
    print(X.shape) # torch.Size([2, 20])
    # 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数
    X = self.linear(X)
    print(X.shape)  # torch.Size([2, 20])
    # 控制流  一个while循环  控制数值的大小
    while X.abs().sum() > 1:
      X /= 2
    return X.sum()
net = FixedHiddenMLP()
print(net(X).shape)
print(net(X))
# torch.Size([])
# tensor(0.0029, grad_fn=<SumBackward0>)

# 嵌套使用  套娃
class NestMLP(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),
                  nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())
    self.linear = nn.Linear(32, 16)

  def forward(self, X):
    return self.linear(self.net(X))

chimera = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP())
print(chimera(X).shape)
print(chimera(X))
# torch.Size([])
# tensor(-0.1322, grad_fn=<SumBackward0>)

torch.Size([2, 10])
tensor([[-0.1086,  0.0407, -0.0890, -0.1080, -0.1151, -0.0182,  0.0289, -0.0965,
          0.0719,  0.0070],
        [-0.1091,  0.1145,  0.0367, -0.1198, -0.1689, -0.0805,  0.0793, -0.1029,
          0.2269,  0.0136]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
torch.Size([2, 10])
tensor([[-0.0402, -0.1168,  0.0247, -0.3162,  0.2468, -0.1404, -0.1788,  0.0155,
         -0.1886,  0.0299],
        [ 0.0485,  0.0026,  0.0997, -0.1873,  0.1532, -0.1166, -0.0506, -0.0015,
         -0.2233, -0.0393]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
torch.Size([2, 10])
tensor([[-0.1543,  0.1518,  0.1331,  0.0212,  0.0276, -0.0971, -0.1083,  0.1020,
          0.0707,  0.1184],
        [-0.1344,  0.1214,  0.0972, -0.0816, -0.0061, -0.0984,  0.0359,  0.0151,
          0.0715,  0.1701]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
torch.Size([2, 20])
torch.Size([2, 20])
torch.Size([])
torch.Size([2, 20])
torch.Size([2, 20])
tensor(0.2815, grad_fn=<SumBackward0>)
torch.Size([2, 20])
torch.Size([2, 20])
torch.Size([])
torch.Size([2, 20])
torch.Size([2, 20])
tensor(0.2898, grad_fn=<SumBackward0>)

2. 参数管理

课件：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_deep-learning-computation/parameters.html
在这里插入图片描述

import torch 
from torch import nn

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8,1))
X = torch.rand(size=(2, 4))
print(net(X).shape)
print(net(X))

# torch.Size([2, 1])
# tensor([[-0.1604],
#         [-0.2131]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

# 已经定义好类  参数怎么访问
# 5.2.1 参数访问
print(net)
# 权重可以被改变--认为是状态
print(net[2].state_dict()) # 根据索引访问网络结构的每一层 索引从0开始 nn.Linear(8,1) state_dict拿出每一层的参数
# Sequential(
#   (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
#   (1): ReLU()
#   (2): Linear(in_features=8, out_features=1, bias=True)
# )
# OrderedDict([('weight', tensor([[-0.0700,  0.1160, -0.1421, -0.1165, -0.2099, -0.2973, -0.2147,  0.1907]])), ('bias', tensor([-0.0925]))])

# 5.2.1.1 目标参数
# .符号访问类的属性和方法
print(type(net[2].bias))  
print(net[2].bias)
print(net[2].bias.data)  # 访问值 .data  访问梯度 .grad 
# <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>  # Parameter定义可以优化的参数
# Parameter containing:
# tensor([-0.1783], requires_grad=True)
# tensor([-0.1783])
print(net[2].weight.grad == None) # True  上面还没有做梯度 所有梯度是None

# 5.2.1.2. 一次性访问所有参数
print(*[(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()])
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])
# 'weight', torch.Size([8, 4])) ('bias', torch.Size([8]))
# relu层没有参数 所有下面是没有1 层的 因为没有参数所以拿不到
# ('0.weight', torch.Size([8, 4])) ('0.bias', torch.Size([8])) ('2.weight', torch.Size([1, 8])) ('2.bias', torch.Size([1]))
# 另一种访问网络参数的方式
print(net.state_dict()['2.bias'].data) # tensor([-0.0584])

# 5.2.1.3. 从嵌套块收集参数
def block1():
  return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), 
             nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())

def block2():
  net = nn.Sequential()
  for i in range(4):
    # 在这里嵌套  调用4次block函数
    net.add_module(f'block{i}', block1())
  return net

rgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
print(rgnet(X).shape)
print(rgnet(X))
# torch.Size([2, 1])
# tensor([[0.1651],
#     [0.1651]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
print(rgnet)  # 分层嵌套 可以像通过嵌套列表索引一样访问它们 了解网络是什么样子
# Sequential(
#   (0): Sequential(
#     (block0): Sequential(
#       (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
#       (1): ReLU()
#       (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
#       (3): ReLU()
#     )
#     (block1): Sequential(
#       (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
#       (1): ReLU()
#       (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
#       (3): ReLU()
#     )
#     (block2): Sequential(
#       (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
#       (1): ReLU()
#       (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
#       (3): ReLU()
#     )
#     (block3): Sequential(
#       (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
#       (1): ReLU()
#       (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
#       (3): ReLU()
#     )
#   )
#   (1): Linear(in_features=4, out_features=1, bias=True)
# )
# 分层嵌套 可以像通过嵌套列表索引一样访问它们  访问第一个主要的块中、第二个子块的第一层的偏置项
# 模型结构嵌套组成--字典数据格式， 每层模型及数据的访问都可以通过字典嵌套调用。
print(rgnet[0][1][0].bias.data)
# tensor([-0.2360,  0.1476, -0.2232,  0.3928,  0.1546, -0.3637,  0.0373,  0.1421])
# 复杂网络模块化  这样打印或者访问会方便很多。

# 5.2.2. 参数初始化
# 5.2.2.1. 内置初始化
# 调用内置的初始化器 m 一个module
def init_normal(m):
  if type(m) == nn.Linear:
    # 带有下划线 替换函数 直接原地操作更改值
    # nn.init  有很多初始化的函数
    nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)
    nn.init.zeros_(m.bias)
# 对net的所有layer遍历，并调用init_normal
net.apply(init_normal)
print(net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0])
# tensor([ 0.0085, -0.0095, -0.0011,  0.0080]) tensor(0.)
# 可以初始化任意的值
def init_constant(m):
  if type(m) == nn.Linear:
    nn.init.constant_(m.weight, 1)
    nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_constant)
print(net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0])
# tensor([1., 1., 1., 1.]) tensor(0.)
# 为什么不能把参数全部初始化为常数？

# Xavier初始化方法始化第一个神经网络层  可以对某些块应用不同的初始化方法
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)  # 42 宇宙的答案？
# apply是module自己定义的函数，可以对不同的层apply不同的函数
net[0].apply(init_xavier)
net[2].apply(init_42)
print(net[0].weight.data[0])
print(net[2].weight.data)
# tensor([ 0.0490,  0.1516, -0.5191, -0.5409])
# tensor([[42., 42., 42., 42., 42., 42., 42., 42.]])

# 5.2.2.2. 自定义初始化
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)
print(net[0].weight[:2])

# 直接对参数做替换
net[0].weight.data[:] += 1
net[0].weight.data[0,0] = 42
print(net[0].weight.data[0]) # 42

# 5.2.3. 参数绑定  再不同网络层间共享权重
# 我们需要给共享层一个名称，以便可以引用它的参数
# 因为两个share是同一个内存，数据都是一样的
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])
# tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
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])
# tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
"""
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。 
这里有一个问题：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。
"""

torch.Size([2, 1])
tensor([[0.1068],
        [0.0465]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
Sequential(
  (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=8, out_features=1, bias=True)
)
OrderedDict([('weight', tensor([[ 0.1080, -0.1647,  0.2971,  0.1225, -0.3232,  0.0757,  0.2715, -0.0025]])), ('bias', tensor([-0.2136]))])
<class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
Parameter containing:
tensor([-0.2136], requires_grad=True)
tensor([-0.2136])
True
('weight', torch.Size([8, 4])) ('bias', torch.Size([8]))
('0.weight', torch.Size([8, 4])) ('0.bias', torch.Size([8])) ('2.weight', torch.Size([1, 8])) ('2.bias', torch.Size([1]))
tensor([-0.2136])
torch.Size([2, 1])
tensor([[0.5388],
        [0.5388]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
Sequential(
  (0): Sequential(
    (block0): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
    (block1): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
    (block2): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
    (block3): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
  )
  (1): Linear(in_features=4, out_features=1, bias=True)
)
tensor([-0.1184, -0.4867,  0.1143,  0.0433, -0.0099,  0.3492,  0.0243,  0.4199])
tensor([-0.0013,  0.0126, -0.0083, -0.0063]) tensor(0.)
tensor([1., 1., 1., 1.]) tensor(0.)
tensor([ 0.1240,  0.0555, -0.1999, -0.0746])
tensor([[42., 42., 42., 42., 42., 42., 42., 42.]])
Init weight torch.Size([8, 4])
Init weight torch.Size([1, 8])
tensor([[-0.0000,  5.5928, -0.0000, -0.0000],
        [-0.0000,  0.0000, -6.6817, -0.0000]], grad_fn=<SliceBackward0>)
tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])

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。这里有一个问题：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。

1. state_dict()

state_dict() 是PyTorch中用于获取模型的状态字典（state dictionary）的方法。在PyTorch中，模型的状态字典是一个Python字典对象，其中包含了模型的所有可学习参数和缓冲区（如卷积层的权重和偏置、BatchNorm层的均值和方差等）。具体来说，state_dict() 方法返回一个字典，字典的键是参数的名称，值是对应参数的张量（Tensor）。

对于神经网络模型 net，通过调用 net.state_dict() 可以获取模型的状态字典。这个状态字典通常用于保存和加载模型的参数，以及在训练过程中进行模型状态的保存和恢复。

例如，可以使用 torch.save(net.state_dict(), 'model.pth') 将模型的状态字典保存到文件中，然后使用 net.load_state_dict(torch.load('model.pth')) 加载保存的模型参数。这样可以方便地保存和加载模型的参数，而无需保存整个模型。

2. normal_() zeros_()

nn.init.normal_() 和 nn.init.zeros_() 是PyTorch中用于初始化模型参数的函数。

nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=0.01)：
- 这个函数用于对输入的张量 tensor 进行正态分布初始化。其中，mean 参数表示正态分布的均值，默认值为0；std 参数表示正态分布的标准差，默认值为0.01。调用这个函数会将 tensor 中的值按照指定的正态分布进行初始化。
nn.init.zeros_(tensor)：
- 这个函数用于将输入的张量 tensor 中的值全部初始化为0。调用这个函数会将 tensor 中的所有元素都设置为0。

这些初始化函数通常在定义模型的时候用来初始化模型的权重和偏置等参数。例如，在定义一个全连接层时，可以使用 nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01) 来初始化权重为正态分布，使用 nn.init.zeros_(m.bias) 来初始化偏置为0。这有助于在模型训练时使得参数的初始值处于合适的范围，有助于模型的训练和收敛。
在PyTorch中，函数名带有下划线（例如nn.init.normal_()和nn.init.zeros_()）的函数通常是就地（in-place）操作，而不带下划线的函数则是返回新的张量或对象。

具体来说，带下划线的函数会直接修改传入的张量或对象，并在原地进行操作，而不带下划线的函数则会返回一个新的张量或对象，而不会修改原始的输入。这种设计可以有效地节省内存，特别是当处理大规模数据时。

举个例子，nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=0.01)会就地地将张量tensor按照正态分布进行初始化，并且不返回任何值，而nn.init.normal(tensor, mean=0, std=0.01)则会返回一个新的张量，而不会修改原始的tensor。

因此，如果需要在原地进行操作而不创建新的对象，可以使用带下划线的函数；如果需要保留原始对象并返回新的对象，则可以使用不带下划线的函数。

3. xavier初始化

nn.init.xavier_uniform_() 是PyTorch中用于对权重进行 Xavier 初始化的函数之一。

Xavier 初始化是一种常用的权重初始化方法，旨在帮助提高神经网络的训练速度和稳定性。它根据输入和输出的维度自动确定权重的初始化范围，以便在前向传播和反向传播过程中避免梯度消失或梯度爆炸等问题。

具体来说，nn.init.xavier_uniform_(m.weight) 的作用是对输入的权重张量 m.weight 进行 Xavier 初始化。这个函数会按照 Xavier 初始化的规则来初始化权重张量的值，而不返回任何值。使用这种初始化方法可以有助于提高神经网络模型的训练效果和收敛速度。
Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法，旨在解决神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，有助于提高训练速度和收敛性。

Xavier初始化的原理是根据输入和输出的维度自适应地初始化权重参数，使得输入和输出的方差保持一致。具体来说，Xavier初始化的公式如下：

$\text{Xavier初始化} = \frac{\text{随机初始化的权重}}{\sqrt{\text{输入层维度}}}$

或者可以根据激活函数的特性进行调整，如使用sigmoid函数时的Xavier初始化为：

$\text{Xavier初始化} = \frac{\text{随机初始化的权重}}{\sqrt{\frac{\text{输入层维度} + \text{输出层维度}}{2}}}$

Xavier初始化的目的是使得每一层的输入和输出的方差尽可能相等，这样可以避免在深度神经网络中，梯度在传播过程中逐渐变小或变大，导致梯度消失或梯度爆炸的问题。这种初始化方法在一定程度上有助于加速模型的收敛和提高模型的训练效果。

PyTorch中的nn.init.xavier_uniform_()函数就是基于Xavier初始化原理设计的，用于对权重进行Xavier初始化。

共享参数的好处

共享参数通常可以节省内存，并在以下方面具有特定的好处：

对于图像识别中的CNN，共享参数使网络能够在图像中的任何地方而不是仅在某个区域中查找给定的功能。
对于RNN，它在序列的各个时间步之间共享参数，因此可以很好地推广到不同序列长度的示例。
对于自动编码器，编码器和解码器共享参数。在具有线性激活的单层自动编码器中，共享权重会在权重矩阵的不同隐藏层之间强制正交。

3. 自定义层

# 5.4. 自定义层
# 5.4.1. 不带参数的层
# 构造一个没有任何参数的自定义层。CenteredLayer类要从其输入中减去均值。
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()
layer = CenteredLayer()
layer(torch.FloatTensor([1,2,3,4,5]))
# tensor([-2., -1.,  0.,  1.,  2.])

# 将层作为组件合并到更复杂的模型中
net = nn.Sequential(nn.Linear(8, 128), nn.Linear(128, 8), CenteredLayer())
Y = net(torch.rand(4, 8))
print(Y)
print(Y.mean())
# tensor([[ 0.0464, -0.1820, -0.1769, -0.3194,  0.2035, -0.1366,  0.1352, -0.0289],
#         [ 0.0922, -0.1399, -0.2116, -0.1318,  0.3869, -0.1489,  0.1342, -0.1571],
#         [ 0.1539,  0.0276, -0.0175, -0.1465,  0.4049, -0.1203,  0.0870, -0.0523],
#         [ 0.1634, -0.1678, -0.1643, -0.0143,  0.4284, -0.0157,  0.1687, -0.1003]],
#        grad_fn=<SubBackward0>)
# tensor(-3.7253e-09, grad_fn=<MeanBackward0>)

# 5.4.2. 带参数的层
# 这些参数可以通过训练进行调整。
# 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。 
# 这样做的好处之一是：我们不需要为每个自定义层编写自定义的序列化程序。
# 定义带参数的层 需要通过nn.parameter把参数包起来
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)
linear = MyLinear(5, 3)
print(linear.weight)
# Parameter containing:
# tensor([[-1.8785,  0.3790, -0.4595],
#         [-1.4118, -1.2047,  1.0940],
#         [ 0.9223,  0.2497,  0.8488],
#         [ 1.5715, -0.0039, -0.7107],
#         [ 0.4815, -0.6535, -1.0387]], requires_grad=True)
print(linear(torch.rand(2, 5)))
# tensor([[0., 0., 0.],
#     [0., 0., 0.]])
# 把自己构建的网络实例放到sequential里面调用
net = nn.Sequential(MyLinear(64, 8), MyLinear(8, 1))
print(net(torch.rand(2, 64)))
# tensor([[0.6376],
#     [2.8535]])

tensor([[ 0.0782, -0.5266,  0.1779,  0.4015,  0.3536, -0.0918,  0.0110, -0.3319],
        [ 0.1765, -0.2833,  0.0191,  0.4218,  0.1403, -0.1637,  0.2045, -0.4312],
        [ 0.0750, -0.4275,  0.1780,  0.4071,  0.2387, -0.1722,  0.0852, -0.2727],
        [ 0.1671, -0.3559,  0.1018,  0.3969,  0.1400, -0.4335,  0.0391, -0.3228]],
       grad_fn=<SubBackward0>)
tensor(3.7253e-09, grad_fn=<MeanBackward0>)
Parameter containing:
tensor([[-0.4975, -0.0235,  0.4451],
        [ 0.0074, -0.3254,  0.4707],
        [ 0.9050, -0.7195,  1.9416],
        [ 1.3018,  1.3912, -0.5356],
        [-1.2469,  0.2616, -0.2979]], requires_grad=True)
tensor([[0.3865, 0.0000, 1.7432],
        [0.0000, 0.0000, 2.2532]])
tensor([[0.6376],
        [2.8535]])

4. 读写文件

保存加载模型参数：训练完的参数怎么保存下来。

# 5.5. 读写文件
# 5.5.1. 加载和保存张量
import torch 
from torch import nn
from torch.nn import functional as f

# 存储单个张量
x = torch.arange(4)
torch.save(x, 'x-file') # 保存到当前目录 x-file文件中

x2 = torch.load('x-file') # 加载文件  读取文件的数据到内存
print(x2)

# 存储张量列表
y = torch.zeros(4)
torch.save([x, y], 'x-files')
x2, y2 = torch.load('x-files')
print((x2, y2))
# (tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0., 0., 0., 0.]))

# 存储张量字典
mydict = {'x':x, 'y':y}
torch.save(mydict, 'mydict')
mydict2 = torch.load('mydict')
print(mydict2)
# {'x': tensor([0, 1, 2, 3]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])}

# 5.5.2. 加载和保存模型参数
# 保存整个模型，并在以后加载它们 将保存模型的参数而不是保存整个模型
class MLP(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.hidden = nn.Linear(20, 256)
    self.output = nn.Linear(256, 10)
  def forward(self, x):
    return self.output(F.relu(self.hidden(x)))
net = MLP()
X = torch.randn(size=(2, 20))
Y = net(X)

# net.state_dict() 只保存模型参数 不保存模型结构
# 所有参数存成一个字典。
torch.save(net.state_dict(), 'mlp.params')
clone = MLP()
# 要先定义--声明好模型结构【模型会随机初始化】，才能把模型参数填充到模型结构里面去，覆盖掉初始化的参数。
clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))
clone.eval() # 测试不更新梯度
# MLP(
#   (hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True)
#   (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
# )
Y_clone = clone(X)
print(Y_clone == Y)
# tensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],
#     [True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])

tensor([0, 1, 2, 3])
(tensor([0, 1, 2, 3]), tensor([0., 0., 0., 0.]))
{'x': tensor([0, 1, 2, 3]), 'y': tensor([0., 0., 0., 0.])}
MLP(
  (hidden): Linear(in_features=20, out_features=256, bias=True)
  (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True)
)
tensor([[True, True, True, True, True, True, True, True, True, True],
        [True, True, True, True, True, True, True, True, True, True]])

模型参数保存与加载 https://blog.csdn.net/weixin_42831564/article/details/134789998

net.eval() 评估模式

在神经网络中，clone.eval()通常是指调用clone对象的eval()方法。这个方法通常用于将神经网络模型切换到评估模式。在评估模式下，模型的行为可能会有所不同，例如在训练时会关闭一些特定的训练相关操作，以便在测试或推断阶段得到更准确的结果。这种模式切换通常用于确保模型在不同阶段的运行行为是一致且正确的。

QA

在这里插入图片描述

1：存成稀疏矩阵；不应该用ono-hot encoding，自然语言处理。
2：不知道怎么处理就直接先丢掉
3：MLP的QA有讲过，没有很好的办法。
4：实现的是两个函数，net(x) 是调用的net.__ call__()函数，也可以用net.foward()调用，但是nn里面已经做了映射
5：forward()函数是神经网络定义，对着论文公式敲出来的。
6：何凯明初始化，根据输入输出做一些初始化。初始化的主要目标是为了在模型一开始的时候在一个尺度上，不要到训练后期炸掉或者消失。
7：创建网络后，torch是按照什么规则给参数初始化的。
mxnet在-0.07,0.07之间均匀做初始化。
8：几乎没有不可导的函数，只是不会是处处可导。实际数值运算很少遇见。SVG可能求起来比较麻烦，但仍是可导的。
9：每一层是怎么定义的？后续会讲.