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之前首次介绍神经网络时，关注的是具有单一输出的线性模型。 在这里，整个模型只有一个输出。
注意，单个神经网络 （1）接受一些输入； （2）生成相应的标量输出； （3）具有一组相关 参数（parameters），更新这些参数可以优化某目标函数。
然后，当考虑具有多个输出的网络时， 利用矢量化算法来描述整层神经元。
像单个神经元一样，层（1）接受一组输入， （2）生成相应的输出， （3）由一组可调整参数描述。
对于多层感知机而言，整个模型及其组成层都是这种架构。 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。
事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。
为了实现这些复杂的网络，引入了神经网络块的概念。 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件，通过定义代码来按需生成任意复杂度的块， 我们可以通过简洁的代码实现复杂的神经网络。
从编程的角度来看，块由类（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。
下面的代码生成一个网络，其中包含一个具有256个单元和ReLU激活函数的全连接隐藏层， 然后是一个具有10个隐藏单元且不带激活函数的全连接输出层。
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as Fnet = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))X = torch.rand(2, 20)
net(X)在这个例子中，通过实例化nn.Sequential来构建我们的模型， 层的执行顺序是作为参数传递的。 简而言之，nn.Sequential定义了一种特殊的Module， 即在PyTorch中表示一个块的类， 它维护了一个由Module组成的有序列表。 注意，两个全连接层都是Linear类的实例， Linear类本身就是Module的子类。 通过net(X)调用模型来获得模型的输出。 这实际上是net.__call__(X)的简写。 这个前向传播函数非常简单： 它将列表中的每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入。
1. 自定义块
要想直观地了解块是如何工作的，最简单的方法就是自己实现一个。自定义块之前，简要总结一下每个块必须提供的基本功能。
将输入数据作为其前向传播函数的参数。
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。
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。
存储和访问前向传播计算所需的参数。
根据需要初始化模型参数。
在下面的代码片段中，从零开始编写一个块。 它包含一个多层感知机，其具有256个隐藏单元的隐藏层和一个10维输出层。 注意，下面的MLP类继承了表示块的类。 我们的实现只需要提供我们自己的构造函数（Python中的__init__函数）和前向传播函数。
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)))首先看一下前向传播函数，它以X作为输入， 计算带有激活函数的隐藏表示，并输出其未规范化的输出值。 在这个MLP实现中，两个层都是实例变量。 要了解这为什么是合理的，可以想象实例化两个多层感知机（net1和net2）， 并根据不同的数据对它们进行训练。
接着我们实例化多层感知机的层，然后在每次调用前向传播函数时调用这些层。 注意一些关键细节： 首先，定制的__init__函数通过super().__init__() 调用父类的__init__函数， 省去了重复编写模版代码的痛苦。 然后，我们实例化两个全连接层， 分别为self.hidden和self.out。 注意，实现一个新的运算符， 否则我们不必担心反向传播函数或参数初始化， 系统将自动生成这些。
来试一下这个函数：
net = MLP()
net(X)块的一个主要优点是它的多功能性。 可以子类化块以创建层（如全连接层的类）、 整个模型（如上面的MLP类）或具有中等复杂度的各种组件。
2. 顺序块
现在可以更仔细地看看Sequential类是如何工作的， 回想一下Sequential的设计是为了把其他模块串起来。 为了构建自己的简化的MySequential， 只需要定义两个关键函数：
一种将块逐个追加到列表中的函数；
一种前向传播函数，用于将输入按追加块的顺序传递给块组成的“链条”。
下面的MySequential类提供了与默认Sequential类相同的功能。
class MySequential(nn.Module):def __init__(self, *args):super().__init__()for idx, module in enumerate(args):# 这里，module是Module子类的一个实例。我们把它保存在'Module'类的成员# 变量_modules中。_module的类型是OrderedDictself._modules[str(idx)] = moduledef forward(self, X):# OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们for block in self._modules.values():X = block(X)return X__init__函数将每个模块逐个添加到有序字典_modules中。简而言之，_modules的主要优点是： 在模块的参数初始化过程中， 系统知道在_modules字典中查找需要初始化参数的子块。
当MySequential的前向传播函数被调用时， 每个添加的块都按照它们被添加的顺序执行。 现在可以使用MySequential类重新实现多层感知机。
net = MySequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))
net(X)请注意，MySequential的用法与之前为Sequential类编写的代码相同
3. 在前向传播函数中执行代码
Sequential类使模型构造变得简单， 允许组合新的架构，而不必定义自己的类。 然而，并不是所有的架构都是简单的顺序架构。 当需要更强的灵活性时，需要定义自己的块。 例如，可能希望在前向传播函数中执行Python的控制流。 此外，可能希望执行任意的数学运算， 而不是简单地依赖预定义的神经网络层。
到目前为止， 网络中的所有操作都对网络的激活值及网络的参数起作用。 然而，有时可能希望合并既不是上一层的结果也不是可更新参数的项， 称之为常数参数（constant parameter）。 例如，需要一个计算函数 的层， 其中是输入， 是参数， 是某个在优化过程中没有更新的指定常量。 因此我们实现了一个FixedHiddenMLP类，如下所示：
class FixedHiddenMLP(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()# 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变self.rand_weight = torch.rand((20, 20), requires_grad=False)self.linear = nn.Linear(20, 20)def forward(self, X):X = self.linear(X)# 使用创建的常量参数以及relu和mm函数X = F.relu(torch.mm(X, self.rand_weight) + 1)# 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数X = self.linear(X)# 控制流while X.abs().sum() > 1:X /= 2return X.sum()在这个FixedHiddenMLP模型中，实现了一个隐藏层， 其权重（self.rand_weight）在实例化时被随机初始化，之后为常量。 这个权重不是一个模型参数，因此它永远不会被反向传播更新。 然后，神经网络将这个固定层的输出通过一个全连接层。
注意，在返回输出之前，模型做了一些不寻常的事情： 它运行了一个while循环，在范数大于的条件下， 将输出向量除以，直到它满足条件为止。 最后，模型返回了X中所有项的和。 注意，此操作可能不会常用于在任何实际任务中， 我们只展示如何将任意代码集成到神经网络计算的流程中。
net = FixedHiddenMLP()
net(X)可以混合搭配各种组合块的方法。 在下面的例子中，以一些想到的方法嵌套块。
class NestMLP(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())self.linear = nn.Linear(32, 16)def forward(self, X):return self.linear(self.net(X))chimera = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP())
chimera(X)