5. 深度学习计算
层与块
块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块;
class MLP(nn.Module): # 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)
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)))
参数管理
参数访问
给出一个具有单隐藏层的MLP, 当通过Sequential类定义模型时, 我们可以通过索引来访问模型的任意层。 这就像模型是一个列表一样,每层的参数都在其属性中。我们可以用.state_dict()函数来访问这一层的参数, 如下所示,我们可以访问第二个全连接层的参数。
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
X = torch.rand(size=(2, 4))
print(net[2].state_dict())
OrderedDict([('weight', tensor([[-0.0427, -0.2939, -0.1894, 0.0220, -0.1709, -0.1522, -0.0334, -0.2263]])), ('bias', tensor([0.0887]))])
输出的结果告诉我们一些重要的事情: 首先,这个全连接层包含两个参数,分别是该层的权重和偏置。 两者都存储为单精度浮点数(float32)。 注意,参数名称允许唯一标识每个参数,即使在包含数百个层的网络中也是如此。
提取参数也很简单:
print(type(net[2].bias))
print(net[2].bias)
print(net[2].bias.data)
Parameter containing:
tensor([0.0887], requires_grad=True)
tensor([0.0887])
一次性访问所有参数可以用:
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])
('0.weight', torch.Size([8, 4])) ('0.bias', torch.Size([8])) ('2.weight', torch.Size([1, 8])) ('2.bias', torch.Size([1]))
# 0.weight中的0表示这是第一个层的参数, 对应的2.weight就是第三个层的参数;
这也引出了另一种访问参数的方式:
net.state_dict()['2.bias'].data
tensor([0.0887])
当多个块相互嵌套时就可以看作多维数组去进行访问
def block1():
return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),
nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())
def block2():
net = nn.Sequential()
for i in range(4):
# 在这里嵌套
net.add_module(f'block {i}', block1())
return net
rgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
print(rgnet)
rgnet[0][1][0].bias.data
Sequential(
(0): Sequential(
(block 0): Sequential(
(0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
(3): ReLU()
)
(block 1): Sequential(
(0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
(3): ReLU()
)
(block 2): Sequential(
(0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
(3): ReLU()
)
(block 3): Sequential(
(0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
(3): ReLU()
)
)
(1): Linear(in_features=4, out_features=1, bias=True)
)
tensor([ 0.1999, -0.4073, -0.1200, -0.2033, -0.1573, 0.3546, -0.2141, -0.2483])
参数初始化
默认情况下,PyTorch会根据一个范围均匀地初始化权重和偏置矩阵, 这个范围是根据输入和输出维度计算出的。 PyTorch的nn.init模块提供了多种预置初始化方法。下面的代码将所有权重参数初始化为标准差为0.01的高斯随机变量, 且将偏置参数设置为0。
def init_normal(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)
nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_normal)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]
(tensor([-0.0214, -0.0015, -0.0100, -0.0058]), tensor(0.))
我们还可以将所有参数初始化为给定的常数,比如初始化为1。
def init_constant(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.constant_(m.weight, 1)
nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_constant)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]
(tensor([1., 1., 1., 1.]), tensor(0.))
我们还可以对某些块应用不同的初始化方法。 例如,下面我们使用Xavier初始化方法初始化第一个神经网络层, 然后将第三个神经网络层初始化为常量值42。
def init_xavier(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
def init_42(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.constant_(m.weight, 42)
net[0].apply(init_xavier)
net[2].apply(init_42)
print(net[0].weight.data[0])
print(net[2].weight.data)
tensor([ 0.5236, 0.0516, -0.3236, 0.3794])
tensor([[42., 42., 42., 42., 42., 42., 42., 42.]])
当然我们还可以自定义初始化:
def my_init(m):
if type(m) == nn.Linear:
print("Init", *[(name, param.shape)
for name, param in m.named_parameters()][0])
nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)
m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5
net.apply(my_init)
net[0].weight[:2]
Init weight torch.Size([8, 4])
Init weight torch.Size([1, 8])
tensor([[5.4079, 9.3334, 5.0616, 8.3095],
[0.0000, 7.2788, -0.0000, -0.0000]], grad_fn=<SliceBackward0>)
注意, 我们始终可以直接设置参数
net[0].weight.data[:] += 1
net[0].weight.data[0, 0] = 42
net[0].weight.data[0]
tensor([42.0000, 10.3334, 6.0616, 9.3095])
参数绑定
有时我们希望在多个层间共享参数: 我们可以定义一个稠密层,然后使用它的参数来设置另一个层的参数。
# 我们需要给共享层一个名称,以便可以引用它的参数
shared = nn.Linear(8, 8)
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),
shared, nn.ReLU(),
shared, nn.ReLU(),
nn.Linear(8, 1))
net(X)
# 检查参数是否相同
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])
net[2].weight.data[0, 0] = 100
# 确保它们实际上是同一个对象,而不只是有相同的值
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])
tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
这个例子表明第三个和第五个神经网络层的参数是绑定的。 它们不仅值相等,而且由相同的张量表示。 因此,如果我们改变其中一个参数,另一个参数也会改变。 这里有一个问题:当参数绑定时,梯度会发生什么情况? 答案是由于模型参数包含梯度,因此在反向传播期间第二个隐藏层 (即第三个神经网络层)和第三个隐藏层(即第五个神经网络层)的梯度会加在一起。