（14）学习笔记：动手深度学习（Pytorch神经网络基础）

神经网络的层与块

块的基本概念

   以多层感知机为例， 整个模型接受原始输入（特征），生成输出（预测）， 并包含一些参数（所有组成层的参数集合）。
    同样，每个单独的层接收输入（由前一层提供）， 生成输出（到下一层的输入），并且具有一组可调参数， 这些参数根据从下一层反向传播的信号进行更新。
块可以描述单个层、由多个层组成的组件或者模型本身。

在pytorch中，块由class表示。它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数， 并且必须存储任何必需的参数。 注意，有些块不需要任何参数。 最后，为了计算梯度，块必须具有反向传播函数。

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)
print(X)
print(net(X))
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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。请注意，输出的形状可能与输入的形状不同。例如，我们上面模型中的第一个全连接的层接收一个20维的输入，但是返回一个维度为256的输出。
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。通常这是自动发生的。
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。

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)))
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问答

在将类别变量转换成伪变量的时候内存炸掉了怎么办？
1.转换为系数矩阵
2.考虑其它特征表达的方法（自然语言处理）

实例化后，不用调用实例方法，就可以net(X),是因为父类实现了魔法方法吗?
可以使用net.forward(X)，这里在module里面做了映射

我们创建好网络之后torch是按什么规则给参数初始化的？
采用kaiming初始化

跑项目的时候显存不够用怎么办，如果把batch_size调小,显存够用了但是cuda占用一直很低怎么办?
调小bach size后模型的性能会下降，比较好的方法是把模型变小

—般使用gpu训练,data在哪一步to_gpu比较好？
在最后to_gpu，做前向和反向运算

自定义的block被放在同一个Sequential内的不同层，但不想共享参数，该怎么做呢?
每次创建一个实例都会有不同的参数，只有将同一个实例放在不同层才会共享参数