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1、三大容器

• nn.Sequential：按顺序包装多个网络层
• nn.ModuleList：像 Python 中的 list 一样包装多个网络层
• nn.ModuleDict：像 Python 中的 dict 一样包装多个网络层

1.1 Sequential

1.1.1 概念

nn.Sequential 是 nn.Module 的容器，用于按顺序包装一组网络层

1.1.2 特征

• 顺序性：各网络层之间严格按顺序构建
• 自带 forward()：自带的 forward 里，通过 for 循环依次执行向前传播运算

1.3 代码框架

• LeNetSequential()

class LeNetSequential(nn.Module):def __init__(self, classes):super(LeNetSequential, self).__init__()self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 6, 5),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Conv2d(6, 16, 5),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)self.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(16*5*5, 120),nn.ReLU(),nn.Linear(120, 84),nn.ReLU(),nn.Linear(84, classes),)def forward(self, x):x = self.features(x)x = x.view(x.size()[0], -1)x = self.classifier(x)return x

• LeNetSequentialOrderDict()

class LeNetSequentialOrderDict(nn.Module):def __init__(self, classes):super(LeNetSequentialOrderDict, self).__init__()self.features = nn.Sequential(OrderedDict({'conv1': nn.Conv2d(3, 6, 5),'relu1': nn.ReLU(inplace=True),'pool1': nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),'conv2': nn.Conv2d(6, 16, 5),'relu2': nn.ReLU(inplace=True),'pool2': nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),}))self.classifier = nn.Sequential(OrderedDict({'fc1': nn.Linear(16*5*5, 120),'relu3': nn.ReLU(),'fc2': nn.Linear(120, 84),'relu4': nn.ReLU(inplace=True),'fc3': nn.Linear(84, classes),}))def forward(self, x):x = self.features(x)x = x.view(x.size()[0], -1)x = self.classifier(x)return x

1.2 ModuleList

1.2.1 概念

nn.ModuleList 是 nn.module 的容器，用于包装一组网络层，以索引方式调用网络层

1.2.2 主要方法

• append()：在 ModuleList 后面添加网络层
• extend()：拼接两个 ModuleList
• insert()：指定在 ModuleList 中某个位置插入网络层

1.2.3 代码框架

class ModuleList(nn.Module):def __init__(self):super(ModuleList, self).__init__()self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(20)])def forward(self, x):for i, linear in enumerate(self.linears):x = linear(x)return x

1.3 ModuleDict

1.3.1 概念

nn.ModuleDict 是 nn.module 的容器，用于包装一组网络层，以索引方式调用网络层

1.3.2 主要方法

• clear()：清空 ModuleDict
• items()：返回可迭代的键值对(key-value pairs)
• keys()：返回字典的键(key)
• values()：返回字典的值(value)
• pop()：返回一组键值对并从字典中删除

1.3.3 代码框架

class ModuleDict(nn.Module):def __init__(self):super(ModuleDict, self).__init__()self.choices = nn.ModuleDict({'conv': nn.Conv2d(10, 10, 3),'pool': nn.MaxPool2d(3)})self.activations = nn.ModuleDict({'relu': nn.ReLU(),'prelu': nn.PReLU()})def forward(self, x, choice, act):x = self.choices[choice](x)x = self.activations[act](x)return x

1.4 小结

• nn.Sequential：顺序性，各网络层之间严格按照顺序执行，常用于 block 构建
• nn.ModuleList：迭代性，常用于大量重复网络构建，通过 for 循环实现重复构建
• nn.ModuleDict：字典性，冲用于可选择的网络层构建

2、AlexNet

2.1 背景介绍

2021年 AlextNet 以高出第二名10多个百分点的准确率获得 ImageNet 分类任务冠军，开创了卷积神经网络的新时代

2.2 特征

1. 采用 ReLU 激活函数：替换了 sigmoid 函数，减轻梯度消失的问题
2. 采用 LRN（Local Response Normalization）：对数据进行归一化，抑制其对输出的影响，减轻梯度消失的问题
3. 采用 Dropout：提高全连接层的鲁棒性，增加网络的泛化能力
4. 采用 Data Augmentation：TenCrop 策略，色彩修改

2.3 代码框架

class AlexNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes: int = 1000, dropout: float = 0.5) -> None:super().__init__()_log_api_usage_once(self)self.features = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(inplace=True),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),)self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))self.classifier = nn.Sequential(nn.Dropout(p=dropout),nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),nn.ReLU(inplace=True),nn.Dropout(p=dropout),nn.Linear(4096, 4096),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(4096, num_classes),)def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:x = self.features(x)x = self.avgpool(x)x = torch.flatten(x, 1)x = self.classifier(x)return x

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微语录：熬过无人问津的日子，才能拥抱诗和远方。