『PyTorch』第九弹_前馈网络简化写法

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_下

在前面的例子中，基本上都是将每一层的输出直接作为下一层的输入，这种网络称为前馈传播网络（feedforward neural network）。对于此类网络如果每次都写复杂的forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。其中Sequential是一个特殊的module，它包含几个子Module，前向传播时会将输入一层接一层的传递下去。ModuleList也是一个特殊的module，可以包含几个子module，可以像用list一样使用它，但不能直接把输入传给ModuleList。下面举例说明。

一、nn.Sequential()对象

nn.Sequential()对象是类似keras的前馈模型的对象，可以为之添加层实现前馈神经网络。

1、模型建立方式

第一种写法：

nn.Sequential()对象.add_module(层名，层class的实例）

net1 = nn.Sequential()
net1.add_module('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3))
net1.add_module('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3))
net1.add_module('activation_layer', nn.ReLU())

第二种写法：

nn.Sequential(*多个层class的实例)

net2 = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(3, 3, 3),
        nn.BatchNorm2d(3),
        nn.ReLU()
        )

第三种写法：

nn.Sequential(OrderedDict([*多个(层名，层class的实例)]))

from collections import OrderedDict
net3= nn.Sequential(OrderedDict([
          ('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3)),
          ('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3)),
          ('activation_layer', nn.ReLU())
        ]))

2、检查以及调用模型

查看模型

print对象即可

print('net1:', net1)
print('net2:', net2)
print('net3:', net3)

net1: Sequential(
  (conv): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
  (activation_layer): ReLU()
)
net2: Sequential(
  (0): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (1): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
  (2): ReLU()
)
net3: Sequential(
  (conv): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
  (batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
  (activation_layer): ReLU()
)

提取子Module对象

# 可根据名字或序号取出子module
net1.conv, net2[0], net3.conv

(Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)),
 Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)),
 Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)))

调用模型

可以直接网络对象(输入数据)，也可以使用上面的Module子对象分别传入(input)。

input = V(t.rand(1, 3, 4, 4))
output = net1(input)
output = net2(input)
output = net3(input)
output = net3.activation_layer(net1.batchnorm(net1.conv(input)))

二、nn.ModuleList()对象

ModuleList是Module的子类，当在Module中使用它的时候，就能自动识别为子module。

建立以及使用方法如下，

modellist = nn.ModuleList([nn.Linear(3,4), nn.ReLU(), nn.Linear(4,2)])
input = V(t.randn(1, 3))
for model in modellist:
    input = model(input)
# 下面会报错,因为modellist没有实现forward方法
# output = modelist(input)

和普通list不一样，它和torch的其他机制结合紧密，继承了nn.Module的网络模型class可以使用nn.ModuleList并识别其中的parameters，当然这只是个list，不会自动实现forward方法，

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.list = [nn.Linear(3, 4), nn.ReLU()]
        self.module_list = nn.ModuleList([nn.Conv2d(3, 3, 3), nn.ReLU()])
    def forward(self):
        pass
model = MyModule()
print(model)

MyModule(
  (module_list): ModuleList(
    (0): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
    (1): ReLU()
  )
)

for name, param in model.named_parameters():
    print(name, param.size())

('module_list.0.weight', torch.Size([3, 3, 3, 3]))
('module_list.0.bias', torch.Size([3]))

可见，list中的子module并不能被主module所识别，而ModuleList中的子module能够被主module所识别。这意味着如果用list保存子module，将无法调整其参数，因其未加入到主module的参数中。

除ModuleList之外还有ParameterList，其是一个可以包含多个parameter的类list对象。在实际应用中，使用方式与ModuleList类似。如果在构造函数__init__中用到list、tuple、dict等对象时，一定要思考是否应该用ModuleList或ParameterList代替。