我正在参与「启航方案」
神经网络由对数据履行操作的层或模块组成。torch.nn命名空间供给了构建神经网络所需的一切模块。PyTorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络本身也是一个模块,但它由其他模块(层)组成。这种嵌套结构答应轻松构建和办理杂乱的架构。
在接下来的部分中,咱们将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图画进行分类。
import os
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
1. 获取练习设备
咱们期望能够在 GPU 等硬件加速器(假如可用)上练习咱们的模型。让咱们检查一下torch.cuda是否可用,不然咱们继续运用CPU。
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")
Using cuda device
2. 界说模型类
咱们经过子类化界说咱们的神经网络nn.Module
,并在__init__
中初始化神经网络层。每个nn.Module
子类都在forward
办法中实现对输入数据的操作。
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 10),
)
def forward(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.linear_relu_stack(x)
return logits
咱们创立NeuralNetwork的实例
,并将其移动到device
,并打印其结构。
model = NeuralNetwork().to(device)
print(model)
NeuralNetwork(
(flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
(linear_relu_stack): Sequential(
(0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
(3): ReLU()
(4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
)
)
要运用模型,咱们将输入数据传递给它。这将履行模型的forward
,以及一些后台操作。但不要直接调用model.forward()
!
在输入上调用模型会回来一个二维张量,其中 dim=0 对应于每个类的 10 个原始猜测值的每个输出,而 dim=1 对应于每个输出的各个值。咱们经过一个nn.Softmax
模块的实例来取得猜测概率。
X = torch.rand(1, 28, 28, device=device)
logits = model(X)
pred_probab = nn.Softmax(dim=1)(logits)
y_pred = pred_probab.argmax(1)
print(f"Predicted class: {y_pred}")
Predicted class: tensor([7], device='cuda:0')
3. 模型层
让咱们具体阐明 FashionMNIST 模型中的每个层。为了阐明这一点,咱们将抽取 3 张巨细为 28×28 的图画的小批量样本,看看当咱们经过网络向前传播时会产生什么。
input_image = torch.rand(3,28,28)
print(input_image.size())
torch.Size([3, 28, 28])
3.1 nn.Flatten
咱们初始化nn.Flatten层以将每个 2D 28×28 图画转换为 784 个像素值的连续数组(坚持小批量维度(dim=0))。
flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.size())
torch.Size([3, 784])
3.2 nn.Linear
线性层运用其权重和偏差对输入应用线性变换。
layer1 = nn.Linear(in_features=28*28, out_features=20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.size())
torch.Size([3, 20])
3.3 nn.ReLU
非线性激活是在模型的输入和输出之间创立杂乱映射的原因。它们在线性变换后以引进非线性变换,协助神经网络学习各种现象。
在这个模型中,咱们在线性层之间运用nn.ReLU,但是还有其他激活可以在模型中引进非线性。
print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
print(f"After ReLU: {hidden1}")
Before ReLU: tensor([[-2.8178e-01, -1.9056e-01, -4.2242e-01, 8.7314e-01, 1.2661e-01,
-2.3324e-02, -4.4453e-01, -6.5368e-01, 1.0900e-02, -9.2943e-02,
-5.4586e-01, 1.0089e-01, -4.7385e-02, -2.0129e-01, -1.8159e-01,
2.3144e-01, 1.1471e-01, -3.1626e-01, 2.5034e-01, -1.9407e-01],
[ 3.5672e-02, 1.6900e-01, -9.7982e-02, 4.9019e-01, 6.8456e-02,
-2.2985e-02, -4.1181e-01, -2.0627e-01, 6.6514e-02, -2.0231e-01,
-4.0097e-01, 4.0099e-02, 4.0609e-03, 2.6897e-01, -8.6034e-02,
7.1209e-02, 3.4773e-02, -1.3827e-01, 1.3006e-01, -1.8710e-01],
[-2.2436e-01, -9.2731e-02, -2.0311e-01, 8.1353e-01, 2.7119e-01,
-1.2389e-01, -6.8425e-01, -4.3364e-01, 1.6657e-01, 1.0768e-01,
-5.7534e-01, 5.1125e-01, -9.5867e-02, 5.6160e-04, 3.0365e-01,
4.6523e-01, 1.4591e-03, -2.4904e-02, -1.4773e-01, -1.9605e-01]],
grad_fn=<AddmmBackward0>)
After ReLU: tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 8.7314e-01, 1.2661e-01, 0.0000e+00,
0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0900e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0089e-01,
0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 2.3144e-01, 1.1471e-01, 0.0000e+00,
2.5034e-01, 0.0000e+00],
[3.5672e-02, 1.6900e-01, 0.0000e+00, 4.9019e-01, 6.8456e-02, 0.0000e+00,
0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.6514e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 4.0099e-02,
4.0609e-03, 2.6897e-01, 0.0000e+00, 7.1209e-02, 3.4773e-02, 0.0000e+00,
1.3006e-01, 0.0000e+00],
[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 8.1353e-01, 2.7119e-01, 0.0000e+00,
0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.6657e-01, 1.0768e-01, 0.0000e+00, 5.1125e-01,
0.0000e+00, 5.6160e-04, 3.0365e-01, 4.6523e-01, 1.4591e-03, 0.0000e+00,
0.0000e+00, 0.0000e+00]], grad_fn=<ReluBackward0>)
3.4 nn.Sequential
nn.Sequential是一个有序的模块容器。数据依照界说的顺序经过一切模块。您可以运用顺序容器来组合一个快速网络,例如seq_modules
.
seq_modules = nn.Sequential(
flatten,
layer1,
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 10)
)
input_image = torch.rand(3,28,28)
logits = seq_modules(input_image)
3.5 nn.Softmax
神经网络的最终一个线性层回来logits- 原始值的范围为[-infty, infty] – 被传递给nn.Softmax模块。logits 把值缩放到 [0, 1]区间,表明模型对每个类别的猜测概率。dim
参数指示值必须总和为 1 的维度。
softmax = nn.Softmax(dim=1)
pred_probab = softmax(logits)
4. 模型参数
神经网络内的许多层都是参数化的,即在练习期间优化的相关权重和偏差。子类nn.Module
化会自动盯梢模型目标中界说的一切字段,并运用模型的parameters()
或named_parameters()
办法访问一切参数。
在此示例中,咱们遍历每个参数,并打印其巨细和其值的预览。
print(f"Model structure: {model}\n\n")
for name, param in model.named_parameters():
print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]} \n")
Model structure: NeuralNetwork(
(flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
(linear_relu_stack): Sequential(
(0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
(3): ReLU()
(4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
)
)
Layer: linear_relu_stack.0.weight | Size: torch.Size([512, 784]) | Values : tensor([[-0.0141, -0.0063, 0.0096, ..., -0.0356, -0.0350, 0.0024],
[ 0.0061, -0.0039, 0.0248, ..., -0.0206, -0.0082, 0.0338]],
device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.0.bias | Size: torch.Size([512]) | Values : tensor([0.0041, 0.0091], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.2.weight | Size: torch.Size([512, 512]) | Values : tensor([[-0.0261, -0.0256, -0.0284, ..., 0.0257, 0.0216, -0.0032],
[-0.0419, 0.0007, -0.0021, ..., -0.0327, 0.0298, 0.0193]],
device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.2.bias | Size: torch.Size([512]) | Values : tensor([0.0280, 0.0200], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.4.weight | Size: torch.Size([10, 512]) | Values : tensor([[-2.6175e-02, 1.3856e-03, -8.3709e-05, ..., -7.1290e-03,
3.2877e-02, 1.9994e-02],
[-5.5316e-04, 1.1257e-02, -2.5447e-02, ..., 3.3785e-02,
1.1102e-02, -1.8905e-02]], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
Layer: linear_relu_stack.4.bias | Size: torch.Size([10]) | Values : tensor([-0.0314, 0.0086], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)