1. 层和块
- 1.1 自定义块
- 1.2 顺序块
- 1.3 在前向传播函数中执行代码
2. 参数管理
- 2.1 参数访问
- - 2.1.1 目标参数
  - 2.1.2 一次性访问所有参数
  - 2.1.3 从嵌套块收集参数
- 2.2 参数初始化
- - 2.2.1 内置初始化
  - 2.2.2 自定义初始化
- 2.3 参数绑定
3. 自定义层
- 3.1 不带参数的层
- 3.2 带参数的层
4. 读写文件
- 4.1 加载和保存张量
- 4.2 加载和保存模型参数
5. GPU

1. 层和块

块可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。

# 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)

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1.1 自定义块

"""
    自定义块：
    1、将输入数据作为其前向传播函数的参数。
    2、通过前向传播函数来生成输出（输出的形状可能与输入的形状不同）。
    3、计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。
    4、存储和访问前向传播计算所需的参数。
    5、根据需要初始化模型参数。
"""
"""
    多层感知机：
    1、输入是一个20维的输入。
    2、具有256个隐藏单元的隐藏层和一个10维输出层。
"""
class MLP(nn.Module):
    # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接层
    def __init__(self):
        # 调用MLP父类Module的构造函数来执行必要的初始化
        # 这样，在类实例化中也可以指定其他函数的参数，例如模型参数params
        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模块定义
        return self.out(F.relu(self.hidden(X)))

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1.2 顺序块

"""
    顺序块（相当于Sequential类）：
    1、一种将块逐个追加到列表中的函数；
    2、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”。
"""
class MySequential(nn.Module):
    def __init__(self, *args):
        # __init__函数将每个模块逐个添加到有序字典_modules中
        super().__init__()
        for idx, module in enumerate(args):
            # 这里，module是Module子类的一个实例。我们把它保存在'Module'类的成员
            # _module的类型是OrderedDict，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。
            self._modules[str(idx)] = module
            
    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

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1.3 在前向传播函数中执行代码

"""
   实现FixedHiddenMLP模型类：
   1、实现一个隐藏层， 其权重（self.rand_weight）在实例化时被随机初始化，之后为常量。
   2、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。
   3、神经网络将这个固定层的输出通过一个全连接层。
   4、返回输出时做一个循环操作，输出需小于1
"""
class FixedHiddenMLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 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) + 1)
        # 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数
        X = self.linear(X)
        # 控制流
        while X.abs().sum() > 1:
            X /= 2
        return X.sum()

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# 混合搭配各种组合块
class NestMLP(nn.Module):
    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))

chimera = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP())
chimera(X)

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2. 参数管理

访问参数，用于调试、诊断和可视化；
参数初始化；
在不同模型组件间共享参数。

import torch 
from torch import nn

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
X = torch.rand(size=(2, 4))
net(X)

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2.1 参数访问

"""
    检查第二个全连接层的参数：
    1、这个全连接层包含两个参数，分别是该层的权重和偏置。
    2、两者都存储为单精度浮点数（float32）。
"""
print(net[2].state_dict())

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2.1.1 目标参数

# 访问目标参数
print(type(net[2].bias))
print(net[2].bias)
print(net[2].bias.data)

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2.1.2 一次性访问所有参数

# 一次性访问所有参数
print(*[(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()])
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])

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2.1.3 从嵌套块收集参数

# 从嵌套块收集参数
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.S

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2.2 参数初始化

"""
    参数初始化：
    1、内置初始化
    2、自定义初始化
"""
# 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)

# model.apply(fn)会递归地将函数fn应用到父模块的每个子模块submodule，也包括model这个父模块自身
net.apply(init_normal)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]

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2.2.1 内置初始化

# 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]

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# 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)

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2.2.2 自定义初始化

# 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]
# net[0].weight[0:]

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2.3 参数绑定

# 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
"""
    参数绑定：
    1、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。
    2、如果我们改变其中一个参数，另一个参数也会改变。
    3、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。
"""
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，而不是只有相同的值
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])

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3. 自定义层

我们可以用创造性的方式组合不同的层，从而设计出适用于各种任务的架构。

3.1 不带参数的层

"""
    自定义CenteredLayer类：
    1、要从其输入中减去均值；
    2、要构建它，我们只需继承基础层类并实现前向传播功能。
"""
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn

class CenteredLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    def forward(self, X):
        return X - X.mean()

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3.2 带参数的层

"""
    自定义带参数的全连接层：
    1、该层需要两个参数，一个用于表示权重，另一个用于表示偏置项；
    2、使用修正线性单元作为激活函；
    3、in_units和units，分别表示输入数和输出数。
"""
class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_units, units):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
    def forward(self, X):
        linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
        return F.relu(linear)

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4. 读写文件

有时我们希望保存训练的模型，以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。

4.1 加载和保存张量

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

x = torch.arange(4)
torch.save(x, 'x-file')

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# 存储一个张量列表，然后把它们读回内存。
y = torch.zeros(4)
torch.save([x, y], 'x-files')
x2, y2 = torch.load('x-files')
(x2, y2)

在这里插入图片描述

# 写入或读取从字符串映射到张量的字典
mydict = {'x': x, 'y': y}
torch.save(mydict, 'mydict')
mydict2 = torch.load('mydict')
mydict2

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4.2 加载和保存模型参数

"""
    加载和保存模型参数：
    1、深度学习框架提供了内置函数来保存和加载整个网络；
    2、保存模型的参数而不是保存整个模型。
"""
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hidden = nn.Linear(20, 256)
        self.output = nn.Linear(256, 10)
        
    def forward(self, x):
        return self.output(F.relu(self.hidden(x)))
    
net = MLP()
X = torch.randn(size=(2, 20))
Y = net(X)

在这里插入图片描述

# 为了恢复模型，我们实例化了原始多层感知机模型的一个备份
clone = MLP()
clone.load_state_dict(torch.load('mlp.params'))
clone.eval()

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5. GPU

GPU能够帮助我们更好地进行计算，使用nvidia-smi命令来查看显卡信息。

!nvidia-smi

# 定义了两个方便的函数， 这两个函数允许我们在不存在所需所有GPU的情况下运行代码
def try_gpu(i=0): #@save
    """如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()"""
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')

def try_all_gpus(): #@save
    """返回所有可用的GPU，如果没有GPU，则返回[cpu(),]"""
    devices = [torch.device(f'cuda{i}')
              for i in range(torch.cuda.device_count())]
    return devices if devices else [torch.device('cpu')]

try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus()