nn.moduleList 和Sequential由来、用法和实例 —— 写网络模型

对于cnn前馈神经网络如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦,在此就有两种简化方式,ModuleList和Sequential。其中Sequential是一个特殊的module,它包含几个子Module,前向传播时会将输入一层接一层的传递下去。ModuleList也是一个特殊的module,可以包含几个子module,可以像用list一样使用它,但不能直接把输入传给ModuleList。下面举例说明。

目录

一、nn.Sequential()对象

1、模型建立方式

第一种写法:

 第二种写法:

第三种写法:

2、检查以及调用模型

查看模型

根据名字或序号提取子Module对象

调用模型

二、nn.ModuleList()对象

为什么有他?

什么时候用?

和list的区别?

1. extend和append方法

2. 建立以及使用方法

3. yolo v3构建网络

一、nn.Sequential()对象
建立nn.Sequential()对象,必须小心确保一个块的输出大小与下一个块的输入大小匹配。基本上,它的行为就像一个nn.Module。

 

1、模型建立方式

第一种写法:
nn.Sequential()对象.add_module(层名,层class的实例)

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net1 = nn.Sequential()

net1.add_module('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3))

net1.add_module('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3))

net1.add_module('activation_layer', nn.ReLU())


 第二种写法:
nn.Sequential(*多个层class的实例)

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net2 = nn.Sequential(

        nn.Conv2d(3, 3, 3),

        nn.BatchNorm2d(3),

        nn.ReLU()

        )


第三种写法:
nn.Sequential(OrderedDict([*多个(层名,层class的实例)]))

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from collections import OrderedDict

net3= nn.Sequential(OrderedDict([

          ('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3)),

          ('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3)),

          ('activation_layer', nn.ReLU())

        ]))

 

 

2、检查以及调用模型

查看模型
print对象即可

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print('net1:', net1)

print('net2:', net2)

print('net3:', net3)

net1: Sequential(
(conv): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
(activation_layer): ReLU()
)
net2: Sequential(
(0): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
(2): ReLU()
)
net3: Sequential(
(conv): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
(activation_layer): ReLU()
)

根据名字或序号提取子Module对象
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# 可根据名字或序号取出子module

net1.conv, net2[0], net3.conv

(Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)),
Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)),
Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)))

调用模型
可以直接网络对象(输入数据),也可以使用上面的Module子对象分别传入(input)。

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input = V(t.rand(1, 3, 4, 4))

output = net1(input)

output = net2(input)

output = net3(input)

output = net3.activation_layer(net1.batchnorm(net1.conv(input)))

 

二、nn.ModuleList()对象
为什么有他?
写一个module然后就写foreword函数很麻烦,所以就有了这两个。它被设计用来存储任意数量的nn. module。

什么时候用?
如果在构造函数__init__中用到list、tuple、dict等对象时,一定要思考是否应该用ModuleList或ParameterList代替。

如果你想设计一个神经网络的层数作为输入传递。

和list的区别?
ModuleList是Module的子类,当在Module中使用它的时候,就能自动识别为子module。

当添加 nn.ModuleList 作为 nn.Module 对象的一个成员时(即当我们添加模块到我们的网络时),所有 nn.ModuleList 内部的 nn.Module 的 parameter 也被添加作为 我们的网络的 parameter。

 

class MyModule(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(10)])

def forward(self, x):
# ModuleList can act as an iterable, or be indexed using ints
for i, l in enumerate(self.linears):
x = self.linears[i // 2](x) + l(x)
return x
1. extend和append方法
nn.moduleList定义对象后,有extend和append方法,用法和python中一样,extend是添加另一个modulelist  append是添加另一个module

class LinearNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, num_layers, layers_size, output_size):
super(LinearNet, self).__init__()

self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(input_size, layers_size)])
self.linears.extend([nn.Linear(layers_size, layers_size) for i in range(1, self.num_layers-1)])
self.linears.append(nn.Linear(layers_size, output_size)
2. 建立以及使用方法
建立以及使用方法如下,

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modellist = nn.ModuleList([nn.Linear(3,4), nn.ReLU(), nn.Linear(4,2)])

input = V(t.randn(1, 3))

for model in modellist:

    input = model(input)

# 下面会报错,因为modellist没有实现forward方法

# output = modelist(input)

 

和普通list不一样,它和torch的其他机制结合紧密,继承了nn.Module的网络模型class可以使用nn.ModuleList并识别其中的parameters,当然这只是个list,不会自动实现forward方法,

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class MyModule(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(MyModule, self).__init__()

        self.list = [nn.Linear(3, 4), nn.ReLU()]

        self.module_list = nn.ModuleList([nn.Conv2d(3, 3, 3), nn.ReLU()])

    def forward(self):

        pass

model = MyModule()

print(model)

MyModule(
(module_list): ModuleList(
(0): Conv2d (3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
(1): ReLU()
)
)
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for name, param in model.named_parameters():

    print(name, param.size())

('module_list.0.weight', torch.Size([3, 3, 3, 3]))
('module_list.0.bias', torch.Size([3]))
可见,普通list中的子module并不能被主module所识别,而ModuleList中的子module能够被主module所识别。这意味着如果用list保存子module,将无法调整其参数,因其未加入到主module的参数中。

除ModuleList之外还有ParameterList,其是一个可以包含多个parameter的类list对象。在实际应用中,使用方式与ModuleList类似。

 

3. yolo v3构建网络
首先module_list = nn.ModuleList()

然后 

  for index, x in enumerate(blocks[1:]):#根据不同的block 遍历module

        module = nn.Sequential()

        然后根据cfg读进来的数据,

        module.add_module("batch_norm_{0}".format(index), bn)

        module.add_module("conv_{0}".format(index), conv)

         等等

         module_list.append(module)

 
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作者:Snoopy_Dream
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/e01528/article/details/84397174
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posted @ 2019-07-30 13:50  交流_QQ_2240410488  阅读(1084)  评论(0编辑  收藏