动手学深度学习（pytorch版）：第五章节—深度学习计算（2）参数管理

目录

1. 参数访问

1.1. 目标参数

1.2. 一次性访问所有参数

1.3. 从嵌套块收集参数

2. 参数初始化

2.1. 内置初始化

2.2. 自定义初始化

2.3. 参数绑定

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在选择了架构并设置了超参数后，就进入了训练阶段。 目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。 经过训练后，将需要使用这些参数来做出未来的预测。 此外，有时希望提取参数，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。介绍以下内容：

• 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。

首先看一下具有单隐藏层的多层感知机。

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

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())

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)

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

1.2. 一次性访问所有参数

当需要对所有参数执行操作时，逐个访问它们可能会很麻烦。 当处理更复杂的块时，情况可能会变得特别复杂， 因为需要递归整个树来提取每个子块的参数。 下面，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()])

这提供了另一种访问网络参数的方式

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

1.3. 从嵌套块收集参数

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 netrgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
rgnet(X)

设计了网络后，它是如何工作的。

print(rgnet)

因为层是分层嵌套的，所以也可以像通过嵌套列表索引一样访问它们。 下面，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

2. 参数初始化

知道了如何访问参数后，现在看看如何正确地初始化参数。  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

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]

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]

还可以对某些块应用不同的初始化方法。 例如，下面使用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)

2.2. 自定义初始化

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() >= 5net.apply(my_init)
net[0].weight[:2]

注意，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]

2.3. 参数绑定

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])

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。