深度学习入门（十八）深度学习计算——参数管理

前言

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深度学习计算——参数管理

教材

在选择了架构并设置了超参数后，我们就进入了训练阶段。 此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。 经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。 此外，有时我们希望提取参数，以便在其他环境中复用它们， 将模型保存下来，以便它可以在其他软件中执行， 或者为了获得科学的理解而进行检查。

之前的介绍中，我们只依靠深度学习框架来完成训练的工作， 而忽略了操作参数的具体细节。 本节，我们将介绍以下内容：
1、访问参数，用于调试、诊断和可视化。
2、参数初始化。
3、在不同模型组件间共享参数。

我们首先看一下具有单隐藏层的多层感知机。

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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输出：

tensor([[0.2044],
        [0.2064]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
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1 参数访问

我们从已有模型中访问参数。 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。 如下所示，我们可以检查第二个全连接层的参数。

print(net[2].state_dict())
1

输出：

OrderedDict([('weight', tensor([[ 0.0251, -0.2952, -0.1204,  0.3436, -0.3450, -0.0372,  0.0462,  0.2307]])), ('bias', tensor([0.2871]))])
1

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。

1.1 目标参数

注意，每个参数都表示为参数类的一个实例。 要对参数执行任何操作，首先我们需要访问底层的数值。 有几种方法可以做到这一点。有些比较简单，而另一些则比较通用。 下面的代码从第二个全连接层（即第三个神经网络层）提取偏置， 提取后返回的是一个参数类实例，并进一步访问该参数的值。

print(type(net[2].bias))
print(net[2].bias)
print(net[2].bias.data)
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输出：

<class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
Parameter containing:
tensor([0.2871], requires_grad=True)
tensor([0.2871])
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参数是复合的对象，包含值、梯度和额外信息。 这就是我们需要显式参数值的原因。 除了值之外，我们还可以访问每个参数的梯度。 在上面这个网络中，由于我们还没有调用反向传播，所以参数的梯度处于初始状态。

net[2].weight.grad == None
1

输出：

True
1

1.2 一次性访问所有参数

回忆一下上一节中提到的Sequential类与Module类的继承关系。对于Sequential实例中含模型参数的层，我们可以通过Module类的parameters()或者named_parameters方法来访问所有参数（以迭代器的形式返回），后者除了返回参数Tensor外还会返回其名字。下面，访问多层感知机net的所有参数：

print(type(net.named_parameters()))
for name, param in net.named_parameters():
    print(name, param.size())
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输出：

<class 'generator'>
0.weight torch.Size([3, 4])
0.bias torch.Size([3])
2.weight torch.Size([1, 3])
2.bias torch.Size([1])
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可见返回的名字自动加上了层数的索引作为前缀。 我们再来访问net中单层的参数。对于使用Sequential类构造的神经网络，我们可以通过方括号[]来访问网络的任一层。索引0表示隐藏层为Sequential实例最先添加的层。

for name, param in net[0].named_parameters():
    print(name, param.size(), type(param))

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输出

weight torch.Size([3, 4]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
bias torch.Size([3]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
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因为这里是单层的所以没有了层数索引的前缀。另外返回的param的类型为torch.nn.parameter.Parameter，其实这是Tensor的子类，和Tensor不同的是如果一个Tensor是Parameter，那么它会自动被添加到模型的参数列表里，来看下面这个例子。

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(MyModel, self).__init__(**kwargs)
        self.weight1 = nn.Parameter(torch.rand(20, 20))
        self.weight2 = torch.rand(20, 20)
    def forward(self, x):
        pass

n = MyModel()
for name, param in n.named_parameters():
    print(name)
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输出:

weight1
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上面的代码中weight1在参数列表中但是weight2却没在参数列表中。

因为Parameter是Tensor，即Tensor拥有的属性它都有，比如可以根据data来访问参数数值，用grad来访问参数梯度。

weight_0 = list(net[0].parameters())[0]
print(weight_0.data)
print(weight_0.grad) # 反向传播前梯度为None
Y.backward()
print(weight_0.grad)
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输出：

tensor([[ 0.2719, -0.0898, -0.2462,  0.0655],
        [-0.4669, -0.2703,  0.3230,  0.2067],
        [-0.2708,  0.1171, -0.0995,  0.3913]])
None
tensor([[-0.2281, -0.0653, -0.1646, -0.2569],
        [-0.1916, -0.0549, -0.1382, -0.2158],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000]])
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当我们需要对所有参数执行操作时，逐个访问它们可能会很麻烦。 当我们处理更复杂的块（例如，嵌套块）时，情况可能会变得特别复杂， 因为我们需要递归整个树来提取每个子块的参数。 下面，我们将通过演示来比较访问第一个全连接层的参数和访问所有层。

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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输出：

('weight', torch.Size([8, 4])) ('bias', torch.Size([8]))
('0.weight', torch.Size([8, 4])) ('0.bias', torch.Size([8])) ('2.weight', torch.Size([1, 8])) ('2.bias', torch.Size([1]))
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这为我们提供了另一种访问网络参数的方式，如下所示。

net.state_dict()['2.bias'].data
1

输出：

tensor([0.2871])
1

1.3 从嵌套块收集参数

让我们看看，如果我们将多个块相互嵌套，参数命名约定是如何工作的。 我们首先定义一个生成块的函数（可以说是“块工厂”），然后将这些块组合到更大的块中。

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))
rgnet(X)
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输出：

tensor([[0.1713],
        [0.1713]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
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设计了网络后，我们看看它是如何工作的。

print(rgnet)
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输出：

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)
)
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因为层是分层嵌套的，所以我们也可以像通过嵌套列表索引一样访问它们。 下面，我们访问第一个主要的块中、第二个子块的第一层的偏置项。

rgnet[0][1][0].bias.data
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输出：

tensor([-0.0444, -0.4451, -0.4149,  0.0549, -0.0969,  0.2053, -0.2514,  0.0220])
1

2 参数初始化

知道了如何访问参数后，现在我们看看如何正确地初始化参数。 我们之前讨论了良好初始化的必要性。 深度学习框架提供默认随机初始化， 也允许我们创建自定义初始化方法， 满足我们通过其他规则实现初始化权重。

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。

2.1 内置初始化

让我们首先调用内置的初始化器。 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]
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输出：

(tensor([-0.0145,  0.0053,  0.0055, -0.0044]), tensor(0.))
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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]
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输出：

(tensor([1., 1., 1., 1.]), tensor(0.))
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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)
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输出：

tensor([-0.4792,  0.4968,  0.6094,  0.3063])
tensor([[42., 42., 42., 42., 42., 42., 42., 42.]])
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在下面的例子中，我们将权重参数初始化成均值为0、标准差为0.01的正态分布随机数，并依然将偏差参数清零。

for name, param in net.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        init.normal_(param, mean=0, std=0.01)
        print(name, param.data)

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输出：

0.weight tensor([[ 0.0030,  0.0094,  0.0070, -0.0010],
        [ 0.0001,  0.0039,  0.0105, -0.0126],
        [ 0.0105, -0.0135, -0.0047, -0.0006]])
2.weight tensor([[-0.0074,  0.0051,  0.0066]])
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下面使用常数来初始化权重参数。

for name, param in net.named_parameters():
    if 'bias' in name:
        init.constant_(param, val=0)
        print(name, param.data)
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输出：

0.bias tensor([0., 0., 0.])
2.bias tensor([0.])
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2.2 自定义初始化

有时候我们需要的初始化方法并没有在init模块中提供。这时，可以实现一个初始化方法，从而能够像使用其他初始化方法那样使用它。在这之前我们先来看看PyTorch是怎么实现这些初始化方法的，例如torch.nn.init.normal_：

def normal_(tensor, mean=0, std=1):
    with torch.no_grad():
        return tensor.normal_(mean, std)

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可以看到这就是一个inplace改变Tensor值的函数，而且这个过程是不记录梯度的。 类似的我们来实现一个自定义的初始化方法。

在下面的例子中，我们使用以下的分布为任意权重参数定义初始化方法：
w ∼ { U ( 5 , 10 )  可能性  1 4 0  可能性  1 2 U ( − 10 , − 5 )  可能性  1 4

w∼⎩ ⎨ ⎧​U(5,10)0U(−10,−5)​ 可能性 41​ 可能性 21​ 可能性 41​​​​
同样，我们实现了一个my_init函数来应用到net。

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`在这里插入代码片`

net.apply(my_init)
net[0].weight[:2]
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输出：

Init weight torch.Size([8, 4])
Init weight torch.Size([1, 8])
tensor([[-6.9027,  7.6638, -0.0000, -0.0000],
        [-0.0000,  5.5632, -6.1899,  0.0000]], grad_fn=<SliceBackward0>)
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我们还可以通过改变这些参数的data来改写模型参数值同时不会影响梯度:

for name, param in net.named_parameters():
    if 'bias' in name:
        param.data += 1
        print(name, param.data)
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输出：

0.bias tensor([1., 1., 1.])
2.bias tensor([1.])
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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]
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输出：

tensor([42.0000,  8.6638,  1.0000,  1.0000])
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3 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])
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输出;

tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
tensor([True, True, True, True, True, True, True, True])
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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。 你可能会思考：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。

x = torch.ones(1, 1)
y = net(x).sum()
print(y)
y.backward()
print(net[0].weight.grad) # 单次梯度是3，两次所以就是6

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输出:

tensor(9., grad_fn=<SumBackward0>)
tensor([[6.]])
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