昇思25天学习打卡营第6天|网络构建

news2025/1/11 17:01:45

网络构建

概念
模型
模型参数

概念

神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的，mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现，在MindSpore中，Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell，它由不同的子Cell构成。使用这样的嵌套结构，可以简单地使用面向对象编程的思维，对神经网络结构进行构建和管理。

模型

通过继承nn.Cell类，在__init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，在construct方法中实现Tensor操作。
代码示例：

import mindspore
from mindspore import nn, ops

# 定义Network对象
class Network(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
            nn.Dense(28*28, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
            nn.ReLU(),
            nn.Dense(512, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
            nn.ReLU(),
            nn.Dense(512, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros")
        )

    def construct(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.dense_relu_sequential(x)
        return logits

# 实例化Network对象，并查看其结构
model = Network()
print(model)
# 运行结果：
'''
Network<
  (flatten): Flatten<>
  (dense_relu_sequential): SequentialCell<
    (0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>
    (1): ReLU<>
    (2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>
    (3): ReLU<>
    (4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>
    >
  >
'''

# 构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个二维的Tensor输出，其包含每个类别的原始预测值
X = ops.ones((1, 28, 28), mindspore.float32)
logits = model(X)
# print logits
logits
# 运行结果（每次运行会有差异）：
'''
Tensor(shape=[1, 10], dtype=Float32, value=
[[-4.65525780e-04,  6.57478347e-03, -6.96604839e-04 ... -3.72665562e-03,  4.10947762e-03,  1.58382324e-03]])
'''

# 通过一个nn.Softmax层实例来获得预测概率
pred_probab = nn.Softmax(axis=1)(logits)
y_pred = pred_probab.argmax(1)
print(f"Predicted class: {y_pred}")
# 运行结果（每次运行会有差异）：
# Predicted class: [1]

模型参数

网络内部神经网络层具有权重参数和偏置参数（如nn.Dense），这些参数会在训练过程中不断进行优化，可通过 model.parameters_and_names() 来获取参数名及对应的参数详情。
代码示例：

print(f"Model structure: {model}\n\n")

for name, param in model.parameters_and_names():
    print(f"Layer: {name}\nSize: {param.shape}\nValues : {param[:2]} \n")