4-3 nn.functional和nn.Module

一，nn.functional 和 nn.Module

前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。
其实：Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在** torch.nn **模块下。
这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。
其中nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。例如：
激活函数：
F.relu
F.sigmoid
F.tanh
F.softmax
模型层：
F.linear
F.conv2d
F.max_pool2d
F.dropout2d
F.embedding
损失函数：
F.binary_cross_entropy
F.mse_loss
F.cross_entropy
为了便于对参数进行管理，一般通过继承 nn.Module 转换成为类的实现形式，并直接封装在 nn 模块下。例如：
激活函数：
nn.ReLU
nn.Sigmoid
nn.Tanh
nn.Softmax
模型层：
nn.Linear
nn.Conv2d
nn.MaxPool2d
nn.Dropout2d
nn.Embedding
损失函数：
nn.BCELoss
nn.MSELoss
nn.CrossEntropyLoss
实际上nn.Module除了可以管理其引用的各种参数，还可以管理其引用的子模块，功能十分强大。
简单举例：

二，使用nn.Module来管理参数(配合nn.Parameter使用)

在Pytorch中，模型的参数是需要被优化器训练的，因此，通常要设置参数为 requires_grad = True 的张量。
同时，在一个模型中，往往有许多的参数，要手动管理这些参数并不是一件容易的事情。
Pytorch一般将参数用nn.Parameter来表示，并且用nn.Module来管理其结构下的所有参数。

requires_grad = True

手动设置：

nn.Parameter 具有 requires_grad = True 属性：

nn.ParameterList

列表形式

nn.ParameterDict

字典形式

Module管理

三、nn.Module构建模块类

实践当中，一般通过继承nn.Module来构建模块类，并将所有含有需要学习的参数的部分放在构造函数中。
以下范例为Pytorch中nn.Linear的源码的简化版本
可以看到它将需要学习的参数放在了__init__构造函数中，并在forward中调用F.linear函数来实现计算逻辑。

class Linear(nn.Module):
    __constants__ = ['in_features', 'out_features']

    def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
        super(Linear, self).__init__()
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
        self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
        if bias:
            self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features))
        else:
            self.register_parameter('bias', None)

    def forward(self, input):
        return F.linear(input, self.weight, self.bias)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

四、使用nn.Module来管理子模块

一般情况下，我们都很少直接使用 nn.Parameter来定义参数构建模型，而是通过拼装一些常用的模型层来构造模型。
这些模型层也是继承自nn.Module的对象,本身也包括参数，属于我们要定义的模块的子模块。
nn.Module提供了一些方法可以管理这些子模块。
children() 方法: 返回生成器，包括模块下的所有子模块。
named_children()方法：返回一个生成器，包括模块下的所有子模块，以及它们的名字。
modules()方法：返回一个生成器，包括模块下的所有各个层级的模块，包括模块本身。
named_modules()方法：返回一个生成器，包括模块下的所有各个层级的模块以及它们的名字，包括模块本身。
其中chidren()方法和named_children()方法较多使用。
modules()方法和named_modules()方法较少使用，其功能可以通过多个named_children()的嵌套使用实现。

class Net(nn.Module):
    
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings = 10000,embedding_dim = 3,padding_idx = 1)
        self.conv = nn.Sequential()
        self.conv.add_module("conv_1",nn.Conv1d(in_channels = 3,out_channels = 16,kernel_size = 5))
        self.conv.add_module("pool_1",nn.MaxPool1d(kernel_size = 2))
        self.conv.add_module("relu_1",nn.ReLU())
        self.conv.add_module("conv_2",nn.Conv1d(in_channels = 16,out_channels = 128,kernel_size = 2))
        self.conv.add_module("pool_2",nn.MaxPool1d(kernel_size = 2))
        self.conv.add_module("relu_2",nn.ReLU())
        
        self.dense = nn.Sequential()
        self.dense.add_module("flatten",nn.Flatten())
        self.dense.add_module("linear",nn.Linear(6144,1))
        
    def forward(self,x):
        x = self.embedding(x).transpose(1,2)
        x = self.conv(x)
        y = self.dense(x)
        return y
    
net = Net()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

children

named_children

modules

冻结参数

下面我们通过named_children方法找到embedding层，并将其参数设置为不可训练(相当于冻结embedding层)。

参考：https://github.com/lyhue1991/eat_pytorch_in_20_days