第四章 神经网络的基本组件

nn.Module

神经网络的基本骨架，你的神经网络需要继承这个类

官方文档

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module

框架

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Model(nn.Module):def __init__(self) -> None:super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))return F.relu(self.conv2(x))

forward()为向前传播函数，input经过forward后输出

实例

创建一个简单的神经网络，返回结果＋1

import torchclass Myx(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()def forward(self,input):output=input +1return output
myx=Myx()#实例化
x=torch.tensor(1.0)#创建一个x，数据类型为tensor型
res=myx(x)#这里会直接调用forwar函数是因为继承了nn.Module中的__call__方法，自动调用了forward函数
print(res)

tensor(2.)

卷积

卷积操作

官方文档

 https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.conv2d.html#torch.nn.functional.conv2d

参数 

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

input需要为(minibatch,in_channels,iH,iW)——batch为一次性抓取几个数据

weight需要为 (out_channels,in_channels/groups,kH,kW)——group通常为1

channel为通道数，H为高，W为宽

stride为步长，可以为一个数，也可以为元组（分别控制横向和纵向的步长）

实例

import torch
input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])
kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])
input=torch.reshape(input,(1,1,5,5))#reshape使数据满足输入要求
kernel=torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))#reshape使数据满足输入要求
output=F.conv2d(input,kernel,stride=1)
print(output)

tensor([[[[10, 12, 12],[18, 16, 16],[13,  9,  3]]]])

改变步长（stride）

output=F.conv2d(input,kernel,stride=2)
print(output)

tensor([[[[10, 12],[13,  3]]]])

改变填充（padding），默认上下左右都填充一行0

output1=F.conv2d(input,kernel,stride=1)
print(output1)
output2=F.conv2d(input,kernel,stride=1,padding=1)
print(output2)

tensor([[[[10, 12, 12],[18, 16, 16],[13,  9,  3]]]])
tensor([[[[ 1,  3,  4, 10,  8],[ 5, 10, 12, 12,  6],[ 7, 18, 16, 16,  8],[11, 13,  9,  3,  4],[14, 13,  9,  7,  4]]]])

卷积层

官方文档

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d

参数

(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

最重要的就是前两个，输入通道数和输出通道数

卷积核在神经网络训练中是不断调整的

outchannel可以简单理解为卷积核的个数，有多少个卷积核，就输出多少层结果，也就是输出的通道数

实例

from torch import nn
import torchvision
import torch
from torch.utils.data import DataLoaderdatasets=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader=DataLoader(datasets,batch_size=64)class Myx(nn.Module):def __init__(self):super(Myx, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3, stride=1, padding=0)#设置卷积层def forward(self,x):#设置向前传递函数x=self.conv1(x)return x
myx=Myx()
print(myx)

Myx((conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
)

上面看到神经网络的架构，让我们输出一下图片，看看效果

for data in dataloader:images,targets=dataoutput=myx(images)print(images.shape)print(output.shape)

torch.Size([64, 3, 32, 32])
torch.Size([64, 6, 30, 30])
torch.Size([64, 3, 32, 32])
torch.Size([64, 6, 30, 30])
...

可以看到，images中64为摘取图片数量，3为通道数，32x32为图片尺寸。

经过卷积后，output中，图片数量没变，通道数变为6即设置的卷积核的个数，图片尺寸变小30x30

作用

卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其主要作用是通过卷积操作提取输入数据的局部特征。这些特征包括边缘、纹理、形状等，能够帮助神经网络更好地理解图像内容。

池化

官方文档

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d

池化操作

池化操作就是使用特定大小的池化核，在输入中取最大值

参数

kernel_size

stride=None（步长默认为池化核的大小）

padding=0

dilation=1

return_indices=False（通常不改）

 ceil_mode=False（ceil为保留池化最后那几行的那些进行取最大值操作）

池化层

from torch import nn
import torchinput=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]],dtype=torch.float)# "max_pool2d" not implemented for 'Long'，报错后修改数据类型为浮点数
input=input.reshape(-1,1,5,5)#输入要求(N,C,H,W)形式，N为batch size的大小
print(input.shape)class Myx(nn.Module):def __init__(self):super(Myx, self).__init__()self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)def forward(self,input):output=self.maxpool1(input)return output
myx=Myx()
res=myx(input)
print(res)

更改ceil mode后，舍弃最后那几行取最大值，结果变小

class Myx(nn.Module):def __init__(self):super(Myx, self).__init__()self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=False)def forward(self,input):output=self.maxpool1(input)return output
myx=Myx()
res=myx(input)
print(res)

tensor([[[[2.]]]])

作用

池化操作可以提取特征降维，加快训练速度

非线性激活（激活层）

ReLU、sigmoid等激活函数

官方文档

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ReLU.html#torch.nn.ReLU

ReLU

输入小于0的都输出为0，大于0的正常输出

from torch import nn
from torch.nn import ReLU
import torchinput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])
print(input.shape)
input=input.reshape(-1,1,2,2)#要求输入格式为（batch_size,channel,H,W）
print(input.shape)class Myx(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.relu1=ReLU()#是否对结果进行原地替换，即当结果为0时，是否把输入替换为0，默认为Falsedef forward(self,input):output=self.relu1(input)return outputmyx=Myx()
res=myx(input)
print(res)

torch.Size([2, 2])
torch.Size([1, 1, 2, 2])
tensor([[[[1., 0.],[0., 3.]]]])

Sigmoid

sigmoid函数将输出映射到0-1范围

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torch.nn import Sigmoid
dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("D:\myx\learn_pytorch\.dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)class Myx(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.sigmoid1=Sigmoid()def forward(self,input):output=self.sigmoid1(input)return output
myx=Myx()writer=SummaryWriter("../logs")
step=0for data in dataloader:images,targets=datawriter.add_image("input",images,step)output=myx(images)writer.add_image("output",output,step)step+=1
writer.close()

作用

非线性激活函数主要作用是引入非线性属性到网络中，这使得神经网络能够学习和模拟复杂的数据模式和函数，否则神经网络仍然是个线性回归模型

线性层（全连接层）

官方文档

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html#torch.nn.Linear

作用

用于对数据进行线性变换，将数据从in_features维映射到out_feature维，它提供了全连接、批量输入和输出以及多维数据输入等功能

参数

（in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None）

实例

import torch
from torch import nn
import torchvision.datasets
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoaderdataset=torchvision.datasets.CIFAR10("D:\myx\learn_pytorch\.dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)class Myx(nn.Module):def __init__(self):super(Myx, self).__init__()self.linear1=Linear(196608,10)def forward(self,input):output=self.linear1(input)return output
myx=Myx()for data in dataloader:images,targets=dataprint(images.shape)images=torch.reshape(images,(1,1,1,-1))print(images.shape)res=myx(images)print(res.shape)

torch.Size([64, 3, 32, 32])
torch.Size([1, 1, 1, 196608])
torch.Size([1, 1, 1, 10])

其中，使用torch中的flatten函数可以将多维数据拉成一维，与上面的reshape(1,1,1,-1)作用相同

for data in dataloader:images,targets=dataprint(images.shape)images=torch.flatten(images)print(images.shape)res=myx(images)print(res.shape)

torch.Size([64, 3, 32, 32])
torch.Size([196608])
torch.Size([10])

其他层

归一化层

官方文档

https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm2d.html#torch.nn.BatchNorm2d

参数

(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

num_features为输入的通道数

Recurrent layers

常用于LSTM、RNN 长短时记忆网络、循环神经网络

Transformer layers

广泛用于NLP领域

dropout layers

防止过拟合

sparse layers

处理稀疏数据，减少计算量和内存消耗