23.层和块

news2025/1/11 0:20:03

在构造自定义块之前，我们先回顾一下多层感知机的代码。下面的代码生成一个网络，其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层，然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。

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)

在这里插入图片描述

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. 自定义块

要想直观地了解块是如何工作的，最简单的方法就是自己实现一个。在实现我们自定义块之前，我们简要总结一下每个块必须提供的基本功能。

在这里插入图片描述

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): # 定义MLP，它是nn.Module的子类
    # 继承了nn.Module，会得到非常多好用的函数
    # 最主要的就是 init 和 forward
    # 在init中会定义需要哪些类，哪些参数
    # 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）
        # 调用父类的init函数，这样会把一些内部的参数都设好，这样初始化weight或其他很方便
        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。要了解这为什么是合理的，可以想象实例化两个多层感知机（net1和net2），并根据不同的数据对它们进行训练。当然，我们希望它们学到两种不同的模型。

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。

我们来试一下这个函数:

net = MLP()
net(X)

在这里插入图片描述

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。我们在接下来的章节中充分利用了这种多功能性，比如在处理卷积神经网络时。

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):
    # *args:list of input arguments
    def  __init__(self,*args): 
        super().__init__()
        for block in args:
            # _modules 是一个特殊的容器，pytorch会知道放在里面是需要的layer
            # _module的类型是OrderedDict是一个按序排列的字典
            # block本身作为key，也作为value
            self._modules[block] = block
    
    # 前向传播
    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

__init__函数将每个模块逐个添加到有序字典_modules中。读者可能会好奇为什么每个Module都有一个_modules属性？以及为什么我们使用它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。

当MySequential的前向传播函数被调用时，每个添加的块都按照它们被添加的顺序执行。现在可以使用我们的MySequential类重新实现多层感知机。

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

请注意，MySequential的用法与之前为Sequential类编写的代码相同

3. 在前向传播函数中执行代码

Sequential类使模型构造变得简单，允许我们组合新的架构，而不必定义自己的类。然而，并不是所有的架构都是简单的顺序架构。当需要更强的灵活性时，我们需要定义自己的块。

例如，我们可能希望在前向传播函数中执行Python的控制流。此外，我们可能希望执行任意的数学运算，而不是简单地依赖预定义的神经网络层。

到目前为止，我们网络中的所有操作都对网络的激活值及网络的参数起作用。然而，有时我们可能希望合并既不是上一层的结果也不是可更新参数的项，我们称之为常数参数（constant parameter）。

在这里插入图片描述

class FixedHiddenMLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # rand_weight不会参与训练，因为requires_grad = False，不会计算它的梯度
        # 这里就是随机初始化了一个权重
        # 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))
        # 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数
        X = self.linear(X)
        while X.abs().sum() > 1:
            X /= 2
        return X.sum()

在这个FixedHiddenMLP模型中，我们实现了一个隐藏层，其权重（self.rand_weight）在实例化时被随机初始化，之后为常量。这个权重不是一个模型参数，因此它永远不会被反向传播更新。然后，神经网络将这个固定层的输出通过一个全连接层。

注意，在返回输出之前，模型做了一些不寻常的事情：它运行了一个while循环，在L1范数大于的条件下，将输出向量除以2，直到它满足条件为止。最后，模型返回了X中所有项的和。注意，此操作可能不会常用于在任何实际任务中，我们只展示如何将任意代码集成到神经网络计算的流程中。

net = FixedHiddenMLP()
net(X)

在这里插入图片描述

我们可以混合搭配各种组合块的方法。在下面的例子中，我们以一些想到的方法嵌套块。

class NestMLP(nn.Module):
    # ps：无论是nn.Linear,还是nn.Sequential，或者是自己定义的，都是nn.Module的子类
    # 所以我们是可以灵活地嵌套使用
    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))
    
# 对于Sequential来说，输入可以是任何nn.Module的子类
chimera = nn.Sequential(NestMLP(),nn.Linear(16,20),FixedHiddenMLP())
chimera(X)