使用OneFlow搭建神经网络

使用OneFlow搭建神经网络

在 识别 MNIST 手写体数字 的例子中，通过 flow.layers 和 flow.nn 中提供的接口搭建了一个简单的 LeNet 网络。下面，将通过LeNet来介绍 Onflow 中网络搭建的核心元素—算子(op)和层(layer)。

LeNet 是一个主要由卷积层、池化层和全连接层组成的神经网络。

上图中有两类元素，一类是方框代表的运算单元，包括 op 和 layer 两类，比如 conv2d 、 dense 、 max_pool2d 等；一类是箭头代表的数据。对应了以下代码：

def lenet(data, train=False):

initializer = flow.truncated_normal(0.1)

conv1 = flow.layers.conv2d(

data,

32,

5,

padding="SAME",

activation=flow.nn.relu,

name="conv1",

kernel_initializer=initializer,

)

pool1 = flow.nn.max_pool2d(

conv1, ksize=2, strides=2, padding="SAME", name="pool1", data_format="NCHW"

)

conv2 = flow.layers.conv2d(

pool1,

64,

5,

padding="SAME",

activation=flow.nn.relu,

name="conv2",

kernel_initializer=initializer,

)

pool2 = flow.nn.max_pool2d(

conv2, ksize=2, strides=2, padding="SAME", name="pool2", data_format="NCHW"

)

reshape = flow.reshape(pool2, [pool2.shape[0], -1])

hidden = flow.layers.dense(

reshape,

512,

activation=flow.nn.relu,

kernel_initializer=initializer,

name="dense1",

)

if train:

hidden = flow.nn.dropout(hidden, rate=0.5, name="dropout")

return flow.layers.dense(hidden, 10, kernel_initializer=initializer, name="dense2")

作业函数运行时，data 是形状为 100x1×28×28 的数据，data 首先作为 conv2d 的输入参与卷积计算，得到计算结果conv1 ，然后 conv1 作为输入传给 max_pool2d ，依此类推。

op 和 layer

算子（Op）是比较常用的一种概念，是 OneFlow 中基本的运算单元，上文代码中的 reshape 和 nn.max_pool2d 就是两种算子。

layers.conv2d 和 layers.dense 不是基本的运算单元，由算子组合成的特定的运算层（layer）。层的存在使得搭建神经网络更方便，相关接口使用请参考 oneflow.layers API。

通过阅读 oneflow.layers 源码 ，可以学习由基本算子构建运算层的细节。

网络构建过程中的数据块

OneFlow 默认模式是静态图机制，网络的构建和运行过程其实是分开的。因此，在定义网络时，各个变量中 并没有 真实的数据，只是数据的占位符。对于真实数据的计算发生在作业函数的调用过程中。

在构建网络时，只是描述了网络中各个节点的性质、形状（如 shape、dtype）与连接关系等，这些节点中没有具体的数值，仅仅只是 数据占位符， OneFlow 可以根据这种数据占位符进行编译推理，得到计算图。

这种数据占位符在 OneFlow 的语境中被称作 Blob ，在 OneFlow 中有对应的基类 BlobDef。

搭建网络时可以打印 Blob 的属性，比如以下代码打印 conv1 的 shape 和 dtype ：

print(conv1.shape, conv1.dtype)

Blob 的运算符重载 BlobDef 中定义了运算符重载，也就是说，BlobDef 对象之间可以进行加减乘除等操作。

例如下面这句代码中的加号：

output = output + fc2_biases

这句代码等价于：

output = flow.broadcast_add(output, fc2_biases)

总结

使用 OneFlow 进行神经网络搭建，需要 OneFlow 提供的算子或层作为计算单元。数据占位符 Blob 作为算子和层的输入和输出，运算符重载帮助简化了部分语句。

OneFlow 提供的算子可以参阅 API 文档中的：oneflow.nn、oneflow.math、oneflow.layers 等模块。