【MindSpore深度学习框架】MindSpore中的Cell模块_mindspore中预定义的cell有哪些

欢迎回到MindSpore神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将通过MindSpore来讲解下该框架中的Cell模块。废话不多说，我们开始吧。

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一、概述

MindSpore的Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要自定义网络时，需要继承Cell类，并重写__init__方法和construct方法。

损失函数、优化器和模型层等本质上也属于网络结构，也需要继承Cell类才能实现功能，同样用户也可以根据业务需求自定义这部分内容。

本节内容介绍Cell类的关键成员函数，“构建网络”中将介绍基于Cell实现的MindSpore内置损失函数、优化器和模型层及使用方法，以及通过实例介绍如何利用Cell类构建自定义网络。

• _init_：在该函数中定义网络所需要的层或者变量等信息
• construct：该函数实现网络的执行流程

二、ops构建网络

这里首先我们使用了ops中的Conv2D算子，然后又使用了bias_add算子，同时定义下模型的权重，之后在construct函数中定义网络的执行流程。

代码样例如下：

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self,in_channels=10,out_channels=20,kernel_size=3):
        super(Net,self).__init__()
        self.conv2d=ops.Conv2D(out_channels,kernel_size)
        self.bias_add=ops.BiasAdd()
        self.weight=Parameter(initializer('normal',[out_channels,in_channels,kernel_size,kernel_size]),name='conv.weight')
    
    def construct(self,x):
        output=self.conv2d(x,self.weight)
        output=self.bias_add(output,self.bias)
        return output
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三、nn构建网络

对于nn模块构建网络，非常的方便，它是mindSpore封装的高阶API，简单调用。

代码样例如下：

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self,in_channels=10,out_channels=20,kernel_size=3):
        super(Net,self).__init__()
        self.conv2d=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,has_bias=True,weight_init=Normal(0.02))
    
    def construct(self,x):
        output=self.conv2d(x)
        return output
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四、nn模块和ops的关系

MindSpore的nn模块是Python实现的模型组件，是对低阶API的封装，主要包括各种模型层、损失函数、优化器等。

同时nn也提供了部分与Primitive算子同名的接口，主要作用是对Primitive算子进行进一步封装，为用户提供更友好的API。

重新分析上文介绍construct方法的用例，此用例是MindSpore的nn.Conv2d源码简化内容，内部会调用ops.Conv2D。nn.Conv2d卷积API增加输入参数校验功能并判断是否bias等，是一个高级封装的模型层。

五、网络的常用方法

1.parameters_dict()

该方法会以字典的形式返回网络的所有参数，键为参数的名称，值为对应的参数

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self,in_channels=10,out_channels=20,kernel_size=3):
        super(Net,self).__init__()
        self.conv2d=ops.Conv2D(out_channels,kernel_size)
        self.bias_add=ops.BiasAdd()
        self.weight=Parameter(initializer('normal',[out_channels,in_channels,kernel_size,kernel_size]),name='conv.weight')
    
    def construct(self,x):
        output=self.conv2d(x,self.weight)
        output=self.bias_add(output,self.bias)
        return output
    
net=Net()
net.parameters_dict()

>>>OrderedDict([('conv.weight',
              Parameter (name=conv.weight, shape=(20, 10, 3, 3), dtype=Float32, requires_grad=True))])
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2.get_parameters()

该方法返回一个迭代器，返回的是模型的参数，就是返回上个方法的所以值

iter=net.get_parameters()
next(iter)

>>>Parameter (name=conv2d.weight, shape=(20, 10, 3, 3), dtype=Float32, requires_grad=True)
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3.name_cells()

返回网络中所有单元格的迭代器

net.name_cells()

>>>OrderedDict([('conv2d',
              Conv2d<input_channels=10, output_channels=20, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), pad_mode=same, padding=0, dilation=(1, 1), group=1, has_bias=True, weight_init=<mindspore.common.initializer.Normal object at 0x0000023FABF21248>, bias_init=zeros, format=NCHW>)])
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4.cells_and_names()

返回网络中所有单元格的迭代器，包括单元格的名称和它本身

注意第一个返回的是整个网络，键对应着空

names=[]
for m in net.cells_and_names():
    print(m)
    names.append(m[0]) if m[0] else None
print('-------names-------')
print(names)

('', Net<
  (conv2d): Conv2d<input_channels=10, output_channels=20, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), pad_mode=same, padding=0, dilation=(1, 1), group=1, has_bias=True, weight_init=<mindspore.common.initializer.Normal object at 0x0000023FABF21248>, bias_init=zeros, format=NCHW>
  >)
('conv2d', Conv2d<input_channels=10, output_channels=20, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), pad_mode=same, padding=0, dilation=(1, 1), group=1, has_bias=True, weight_init=<mindspore.common.initializer.Normal object at 0x0000023FABF21248>, bias_init=zeros, format=NCHW>)
-------names-------
['conv2d']
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5.cells()

返回对直接单元格的迭代器

net.cells()

>>>odict_values([Conv2d<input_channels=10, output_channels=20, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), pad_mode=same, padding=0, dilation=(1, 1), group=1, has_bias=True, weight_init=<mindspore.common.initializer.Normal object at 0x0000023FABF21248>, bias_init=zeros, format=NCHW>])
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上面的几个方法几乎差不多，按照自己喜好进行选择使用

写在最后

        大家好，我是阿光，觉得文章还不错的话，记得“一键三连”哦！！！