用torch.nn.Sequential()搭建神经网络模型_torch sequential

原始定义方式与 nn.Sequential 两种定义方式实例：

可以看到使用torch.nn.Sequential()搭建神经网络模型非常的方便，少写很多的code

import torch
import torch.nn as nn
 
 
# -------------------------方式一：传统网络定义方式--------------------------------
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(Net, self).__init__()
 
        self.linear1 = nn.Linear(in_dim, n_hidden_1)
        self.Relu1   = nn.ReLU(True)
        self.linear2 = nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2)
        self.Relu2   = nn.ReLU(True)
        self.linear3 = nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)
 
    def forward(self, x):
 
        x = self.linear1(x)
        x = self.Relu1(x)
        x = self.linear2(x)
        x = self.Relu2(x)
        x = self.linear3(x)
 
        return x
 
# -------------------------方式二：使用nn.Sequential定义网络------------------------
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(Net, self).__init__()
 
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_dim, n_hidden_1),      # (18,15)
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2),  # (15,10)
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)      # (10,1)
             )
 
    def forward(self, x):
        x = self.layer(x)
        return x
 
 
 
# instantiation
net = Net(18, 15, 10, 1)
 
# create random input to model
input = torch.randn(30, 18)
 
# output the predicted value
predict = net(input)
 
print(predict.size())
print(net)

torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。通俗的话说，就是根据自己的需求，把不同的函数组合成一个（小的）模块使用或者把组合的模块添加到自己的网络中。

一、第一种方式（可以配合一些条件判断语句动态添加）

• 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。
• name：某层次的名字；module：需要添加的子模块，如卷积、激活函数等等。
• 添加子模块到当前模块中。
• 可以通过 name 属性来访问添加的子模块。
• 输出后每一层的名字：不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…)，而是按照name属性命名！！

import torch.nn as nn
 
model = nn.Sequential()
 
model.add_module("conv1", nn.Conv2d(1, 20, 5))
model.add_module('relu1', nn.ReLU())
model.add_module('conv2', nn.Conv2d(20, 64, 5))
model.add_module('relu2', nn.ReLU())
 
# 输出
Sequential(
  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu1): ReLU()
  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu2): ReLU()
)

注意！！！nn.module也有add_module()对象

# 被添加的module可以通过 name 属性来获取。
 
import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.add_module("conv", nn.Conv2d(10, 20, 4))
        # self.conv = nn.Conv2d(10, 20, 4) 和上面这个增加module的方式等价
model = Model()
print(model.conv) # 通过name属性访问添加的子模块
print(model)
 
# 输出：注意子模块的命名方式
Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
Model(
  (conv): Conv2d(10, 20, kernel_size=(4, 4), stride=(1, 1))
)

二、第二种方式

• 模板——nn.Sequential(*module)。
• 输出的每一层的名字：采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…)

import torch.nn as nn
 
model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,20,5),
          nn.ReLU(),
          nn.Conv2d(20,64,5),
          nn.ReLU()
        )
print(model)     
 
# 输出：注意命名方式
Sequential(
  (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (1): ReLU()
  (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (3): ReLU()
)
  

三、第三种方式

• 模板——nn.Sequential(OrderedDict([*(name, module)]))
• 输出后每一层的名字：不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…)，而是按照name属性命名！！

import collections
import torch.nn as nn
 
model = nn.Sequential(collections.OrderedDict([('conv1', nn.Conv2d(1, 20, 5)), ('relu1', nn.ReLU()),
                                               ('conv2', nn.Conv2d(20, 64, 5)),
                                               ('relu2', nn.ReLU())
                                               ]))
print(model)
 
# 输出：注意子模块命名方式
Sequential(
  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu1): ReLU()
  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu2): ReLU()
)

Pytorch系列1: torch.nn.Sequential()讲解_xddwz的博客-CSDN博客_torch.nn.sequential

【深度学习笔记】用torch.nn.Sequential()搭建神经网络模型_Murphy.AI 的文章-CSDN博客