Sequential的使用和搭建实战

news2024/9/20 16:26:32

一、Sequential 是什么

Sequential 主要出现在 Keras 库中，这是一个用于构建和训练深度学习模型的高级 API。Sequential 类允许你按顺序构建神经网络模型，其中每一层都按照给定的顺序逐层堆叠。这种模型适用于大多数线性堆叠的神经网络结构。Sequential是按顺序构建网络：所有的层都按添加的顺序连接，因此可以很容易地构建具有线性堆叠结构的网络模型。

二、需要搭建的结构

在这里插入图片描述
上图是一个CIFAR 10 model结构
对Input经过一系列的卷积核（kernel），然后经过最大池操作（Max-pooling），对得到的结果进行展平，得到Outputs

三、搭建CIFAR 10 model结构

可以看到Conv2d 二维卷积层所需要的参数：
在这里插入图片描述

由CIFAR 10 model结构图可以得知Output需要32，从而通过下面的式子计算出padding和stride的参数，这里默认dilations空洞卷积参数为1，若把stride设置成1，那么求得padding的值为2，从而得到上面的参数。
在这里插入图片描述
函数解释：
Flatten是对数据进行展平
Linear 层可以将前一层的输出（可以是特征图、一维特征向量等）进行线性组合，以生成新的特征表示。这有助于网络学习输入数据中的复杂模式。Linear需要有输入输出，输入是6444，输出是64

from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear

class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen,self).__init__()
        #根据式子把所需要的参数的值给求出来
        self.conv1 = Conv2d(3, 32, 5, 1, 2)

        #根据结构图知道最大池化的参数是2
        self.maxpool1 = MaxPool2d(2)
        self.conv2 = Conv2d(32, 32, 5, padding=2)
        self.maxpool2 = MaxPool2d(2)
        self.conv3 = Conv2d(32, 64, 5, padding=2)
        self.maxpool3 = MaxPool2d(2)

        #经过Flatten进行数据的展平
        self.flatten = Flatten()

        #Linear 层可以将前一层的输出（可以是特征图、一维特征向量等）进行线性组合，以生成新的特征表示。这有助于网络学习输入数据中的复杂模式。
        #1024是64*4*4
        self.linear1 = Linear(1024, 64)
        self.linear2 = Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.maxpool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.maxpool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.maxpool3(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

sen = Sen()
print(sen)

以上代码是直接根据CIFAR 10 model结构图一步一步的写的。

运行结果：
在这里插入图片描述

四、检查网络的正确性

如果把上面的代码网络写错，运行也不会报错，这样子我们就没法检验网络搭建是否出现错误。
例如我们把self.linear1 = Linear(1024, 64)改写成`self.linear1 = Linear(10240, 64)进行运行

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear

class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen,self).__init__()
        #根据式子把所需要的参数的值给求出来
        self.conv1 = Conv2d(3, 32, 5, 1, 2)

        #根据结构图知道最大池化的参数是2
        self.maxpool1 = MaxPool2d(2)
        self.conv2 = Conv2d(32, 32, 5, padding=2)
        self.maxpool2 = MaxPool2d(2)
        self.conv3 = Conv2d(32, 64, 5, padding=2)
        self.maxpool3 = MaxPool2d(2)

        #经过Flatten进行数据的展平
        self.flatten = Flatten()

        #Linear 层可以将前一层的输出（可以是特征图、一维特征向量等）进行线性组合，以生成新的特征表示。这有助于网络学习输入数据中的复杂模式。
        #1024是64*4*4
        self.linear1 = Linear(10240, 64)
        self.linear2 = Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.maxpool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.maxpool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.maxpool3(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

sen = Sen()
print(sen)

运行结果：
在这里插入图片描述
可以看到也不会发生报错，这样子我们无法识别搭建的网络是否出现错误，这时候我们可以通过一个假想输入来进行判断。

通过一个假想的输入：

input = torch.ones((64, 3, 32, 32))
output = sen(input)
print(output.shape)

来进行代码正确性的判断：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear

class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen,self).__init__()
        #根据式子把所需要的参数的值给求出来
        self.conv1 = Conv2d(3, 32, 5, 1, 2)

        #根据结构图知道最大池化的参数是2
        self.maxpool1 = MaxPool2d(2)
        self.conv2 = Conv2d(32, 32, 5, padding=2)
        self.maxpool2 = MaxPool2d(2)
        self.conv3 = Conv2d(32, 64, 5, padding=2)
        self.maxpool3 = MaxPool2d(2)

        #经过Flatten进行数据的展平
        self.flatten = Flatten()

        #Linear 层可以将前一层的输出（可以是特征图、一维特征向量等）进行线性组合，以生成新的特征表示。这有助于网络学习输入数据中的复杂模式。
        #1024是64*4*4
        self.linear1 = Linear(1024, 64)
        self.linear2 = Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.maxpool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.maxpool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.maxpool3(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

sen = Sen()
print(sen)

input = torch.ones((64, 3, 32, 32))
output = sen(input)
print(output.shape)

网络正确输出：
在这里插入图片描述
当我们把self.linear1 = Linear(1024, 64)改写成self.linear1 = Linear(10240, 64)，表示代码错误的情况。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear

class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen,self).__init__()
        #根据式子把所需要的参数的值给求出来
        self.conv1 = Conv2d(3, 32, 5, 1, 2)

        #根据结构图知道最大池化的参数是2
        self.maxpool1 = MaxPool2d(2)
        self.conv2 = Conv2d(32, 32, 5, padding=2)
        self.maxpool2 = MaxPool2d(2)
        self.conv3 = Conv2d(32, 64, 5, padding=2)
        self.maxpool3 = MaxPool2d(2)

        #经过Flatten进行数据的展平
        self.flatten = Flatten()

        #Linear 层可以将前一层的输出（可以是特征图、一维特征向量等）进行线性组合，以生成新的特征表示。这有助于网络学习输入数据中的复杂模式。
        #1024是64*4*4
        self.linear1 = Linear(10240, 64)
        self.linear2 = Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.maxpool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.maxpool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.maxpool3(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

sen = Sen()
print(sen)

input = torch.ones((64, 3, 32, 32))
output = sen(input)
print(output.shape)

运行结果：
在这里插入图片描述
可以看到报错，说明代码出现了问题。

五、运用Sequential进行代码编写

Sequential其实就相当于汉堡包，把代码都夹在一起，跟compose有点像。
使用了Sequential，看看我们的代码会不会变得更加容易。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential


class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen,self).__init__()
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x

sen = Sen()
print(sen)
input = torch.ones((64, 3, 32, 32))
output = sen(input)
print(output.shape)

运行结果：
在这里插入图片描述
可以看出运行结果跟上面繁杂写法是一样的。

同样，我们可以进行可视化进行观察

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter


class Sen(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sen,self).__init__()
        self.model1 = Sequential(
            Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model1(x)
        return x

sen = Sen()
print(sen)
input = torch.ones((64, 3, 32, 32))
output = sen(input)
print(output.shape)

writer = SummaryWriter("./logs_seq")
writer.add_graph(sen, input)
writer.close()

运行结果：
在这里插入图片描述

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