Pytorch-04 神经网络模块

网络模块概述

torch.nn 是 PyTorch 中用于构建神经网络的模块，包括各种神经网络层、损失函数、优化器等。torch.nn 提供了丰富的功能和工具，使得用户可以方便地构建和训练各种类型的神经网络模型。以下是 torch.nn 模块的一些重要组成部分：

1. 神经网络层（Neural Network Layers）：torch.nn 中包含了各种常用的神经网络层，如全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d、AvgPool2d）等，可以通过简单地调用这些层来构建神经网络模型。

2. 激活函数（Activation Functions）：torch.nn 包含了多种激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，用于引入非线性特性到神经网络中，帮助神经网络学习复杂的模式。

3. 损失函数（Loss Functions）：torch.nn 提供了各种损失函数，如交叉熵损失（CrossEntropyLoss）、均方误差损失（MSELoss）等，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

4. 优化器（Optimizers）：torch.nn 中包含了各种优化器，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop 等，用于更新模型参数以最小化损失函数。

5. 模型容器（Model Containers）：torch.nn 提供了一些模型容器，如 Sequential、ModuleList、ModuleDict 等，用于组织和管理神经网络的各个组件。

6. 自定义模型（Custom Models）：通过继承 torch.nn.Module 类，用户可以自定义自己的神经网络模型，定义网络结构和前向传播过程。

torch.nn 模块提供了丰富的功能和灵活性，使得用户可以轻松构建和训练各种类型的神经网络模型。通过结合 torch.nn 中的组件，用户可以构建复杂的神经网络结构，进行深度学习任务的实现和训练。

五类基础模块：线性函数(Linear Function)，卷积函数(Convolutional Function)，池化函数(Pooling Function)，激活函数(Activation Function)，损失函数(Loss Function)
两类功能模块：容器(Container)，优化器(Optimizer)

基础模块

神经网络层（Neural Network Layers）是构建神经网络模型的基本组件，通过堆叠不同类型的层可以构建复杂的神经网络结构。以下是一些常见神经网络层的用法和代码示例：

1. 全连接层（Linear Layer）：

全连接层是最常见的神经网络层，用于将输入数据与权重相乘并加上偏置，通常用于实现神经网络的前向传播过程，其本质上就是一个线性函数。线性函数按照有没有偏置的情况可分为仿射变换和矩阵变换两种，仿射变换存在偏置，矩阵变换没有偏置。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个全连接层，输入特征数为 3，输出特征数为 5，bias决定了是否存在偏置
linear_layer = nn.Linear(in_features=3, out_features=5, bias=False)
# 手动赋值权重
new_weights = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
                            [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
                            [10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0]])
# 手动赋值很少使用，但使用时注意转置矩阵
linear_layer.weight.data = new_weights.transpose(0, 1)

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(4, 3)  # 4个样本，每个样本有3个特征
# 将输入数据传入全连接层
output = linear_layer(input_data)

# 查看输出
print("全连接层输出数据形状:", output.shape)
# 查看权重
print("Layer's weights:", linear_layer.weight.data)
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2. 卷积层（Convolutional Layer）：

卷积层用于提取图像等数据中的特征，通过卷积操作对输入数据进行特征提取和降维。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个卷积层，输入通道数为 3，输出通道数为 16，卷积核大小为 3x3
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3)

# 定义输入图像数据
input_data = torch.randn(1, 3, 28, 28)  # 1张图像，3个通道，大小为 28x28

# 将输入图像数据传入卷积层
output = conv_layer(input_data)

print("卷积层输出数据形状:", output.shape)
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3. 池化层（Pooling Layer）：

池化层用于对特征图进行降采样，减少数据维度和计算量，常用的池化操作包括最大池化和平均池化。

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个最大池化层，池化核大小为 2x2
pooling_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

# 定义输入特征图数据
input_data = torch.randn(1, 16, 16, 16)  # 1个特征图，通道数为 16，大小为 16x16

# 将输入特征图数据传入池化层
output = pooling_layer(input_data)

print("池化层输出数据形状:", output.shape)
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4. 激活函数（Activation Function）

在PyTorch的torch.nn模块中，有许多常见的激活函数可以用来引入非线性性到神经网络中。以下是一些常见的激活函数及其在PyTorch中的使用示例：

ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数：

relu = nn.ReLU()
1

Sigmoid激活函数：

sigmoid = nn.Sigmoid()
1

Tanh（双曲正切）激活函数：

tanh = nn.Tanh()
1

Softmax激活函数（通常用于多类别分类任务）：

softmax = nn.Softmax(dim=1)  # 在指定维度上计算Softmax
1

这些激活函数可以通过实例化torch.nn模块中相应的类来使用。在神经网络的前向传播过程中，将这些激活函数应用于线性层的输出可以帮助引入非线性性，从而增加模型的表达能力。

5. 损失函数（Loss Function）

在PyTorch的torch.nn模块中，提供了许多常见的损失函数，用于计算模型预测与目标之间的差异。以下是一些常见的损失函数及其在PyTorch中的使用示例：

1. 均方误差损失（Mean Squared Error, MSE）：

criterion = nn.MSELoss()
1

2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
1

这些损失函数可以通过实例化torch.nn模块中相应的类来使用。在训练神经网络时，这些损失函数通常与模型的输出和真实标签一起使用，用于计算模型的预测与实际目标之间的误差，并通过反向传播来调整模型的参数以最小化损失。

功能模块

1. 容器(Container)

在PyTorch中，torch.nn模块还提供了容器（Container）来组合不同的模块，以构建更复杂的神经网络结构。以下是一些常见的容器及其在PyTorch中的使用示例：

1.1 Sequential容器：按顺序组织模块的容器。

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(5, 1)
)
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1.2 ModuleList容器：类似于Python的列表，可以包含各种模块。

layers = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10), nn.ReLU(), nn.Linear(10, 1)])
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1.3 ModuleDict容器：类似于Python的字典，可以包含各种模块。

layers = nn.ModuleDict({
    'linear1': nn.Linear(10, 5),
    'relu': nn.ReLU(),
    'linear2': nn.Linear(5, 1)
})
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这些容器可以帮助组织和管理神经网络中的各个模块，使代码更具结构化和可维护性。你可以根据需要选择合适的容器来组合不同的模块，构建出符合需求的神经网络结构。

2. 优化器(Optimizer)

在PyTorch中，优化器（Optimizer）用于更新神经网络模型的参数，以最小化损失函数。以下是一些常见的优化器及其在PyTorch中的使用示例：

2.1 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）优化器：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
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2.2 Adam优化器：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
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在上述示例中，我们使用torch.optim模块中的相应优化器类来实例化一个优化器对象，并传入模型的参数以及学习率作为参数。一旦创建了优化器对象，就可以在训练循环中使用它来更新模型的参数，从而最小化损失函数。

优化器的选择通常取决于具体的任务和模型性能，可以根据实验结果来选择最适合的优化器。