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Pytorch神經網絡參數管理方法詳細講解

 更新時間:2023年05月17日 11:02:58   作者:ting_qifengl  
這篇文章主要介紹了Pytorch神經網絡參數管理方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習吧

這里記錄一下pytorch神經網絡參數管理方法(參數訪問、參數初始化、參數綁定),方便自己和需要的朋友學習、查閱。

一、參數訪問

1.1 訪問指定層的指定參數

首先構建一個多層感知機。

import torch
from torch import nn
net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(), nn.Linear(4, 1))
X = torch.rand(size=(2, 2))

當通過nn.Sequential定義模型時, 我們可以通過索引來訪問模型的任意層。 這就像模型是一個列表一樣,每層的參數都在其屬性中。 如下所示,我們可以檢查任意一個全連接層的參數。

# 1 查看網絡第一層(即第一個全連接層)的參數
print(net[0].state_dict())
# 2 查看網絡第三層(即第二個全連接層)偏置參數的類型
print(type(net[2].bias))
# 3 查看網絡第三層(即第二個全連接層)偏置參數
print(net[2].bias)
# 4 查看網絡第三層(即第二個全連接層)偏置參數的值
print(net[2].bias.data)
# 5 查看網絡第一層(即第一個全連接層)權重參數
print(net[0].weight)
# 6 查看網絡第二層
print(net[1])

結果分別如下所示:

# 1
OrderedDict([('weight', tensor([[ 0.0854,  0.1861],
        [ 0.5421,  0.2435],
        [ 0.5745,  0.2469],
        [ 0.4120, -0.4345]])), ('bias', tensor([ 0.3356,  0.4215,  0.2181, -0.2548]))])
# 2
<class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
# 3
Parameter containing:
tensor([-0.1606], requires_grad=True)
# 4
tensor([-0.1606])
# 5
Parameter containing:
tensor([[-0.4710,  0.0820],
        [-0.5563,  0.0728],
        [ 0.1691,  0.2211],
        [ 0.4279, -0.5597]], requires_grad=True)
# 6
ReLU()

可以看出,每個參數都表示為參數類的一個實例,要對參數執(zhí)行任何操作,首先需要訪問底層的數值。網絡層數從0開始,即net[0]表示網絡第一層,激活函數也是網絡中的一層。

訪問偏置使用basis屬性,訪問權重使用weight屬性。參數是復合的對象,包含值、梯度和額外信息。若只想獲取參數的值,要在basis或weight后加data屬性。除了值之外,我們還可以訪問每個參數的梯度。

print(net[2].weight.grad == None)
# 結果為 True
# 原因:由于還沒有調用反向傳播,所以參數的梯度處于初始狀態(tài)

1.2 訪問某一層或整個網絡的所有參數

當需要對所有參數執(zhí)行操作時,逐個訪問它們可能會很麻煩,此時我們可以通過遞歸整個樹來提取每個子塊的參數。

# 1 訪問第一層的所有參數
print(*[(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()])
# 2 訪問網絡所有層的全部參數
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])

結果如下:

# 1
('weight', torch.Size([4, 2])) ('bias', torch.Size([4]))
# 2
('0.weight', torch.Size([4, 2])) ('0.bias', torch.Size([4])) ('2.weight', torch.Size([1, 4])) ('2.bias', torch.Size([1]))

注意:激活函數沒有參數,所以打印出來的網絡的所有參數只有兩個全連接層的參數。

此外,我們還可以通過下述方式訪問網絡參數。

# 訪問第網絡第三層的偏置參數的值
print(net.state_dict()['2.bias'].data)

結果如下:

tensor([-0.1089])

如果不使用nn.Sequential定義模型,而是自己定義一個類實現網絡,則不能使用索引訪問指定層的參數。如下所示:

class mlp(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, 4)  # 全連接層
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(4, output_size)  # 全連接層
    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        return self.relu(self.linear2(x))
mlp_net= mlp(2, 1)
X = torch.rand(size=(2, 2))
# 如果使用索引訪問會報錯
print(mlp_net[0].state_dict())

此時會輸出如下結果:

Traceback (most recent call last):
  File "E:/SoftwareLearning/Python/Code/d2l-Train/ParameterManagement.py", line 46, in <module>
    print(mlp_net[0].state_dict())
TypeError: 'mlp' object is not subscriptable

但可以通過下述方式進行訪問:

# linear2為定義網絡模型時自己起的某一全連接層的名稱
print(mlp_net.state_dict()['linear2.bias'].data)

輸出結果如下:

tensor([0.3709])

1.3 訪問嵌套塊的指定參數

首先構建一個嵌套塊的網絡。

def block1():
    return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),
                         nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())
def block2():
    net = nn.Sequential()
    for i in range(4):
        # 在這里嵌套
        net.add_module(f'block {i}', block1())
    return net
# 實例化
rgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
# 查看網絡結構
print(rgnet)

輸出結果如下:

Sequential(
  (0): Sequential(
    (block 0): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
    (block 1): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
    (block 2): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
    (block 3): Sequential(
      (0): Linear(in_features=4, out_features=8, bias=True)
      (1): ReLU()
      (2): Linear(in_features=8, out_features=4, bias=True)
      (3): ReLU()
    )
  )
  (1): Linear(in_features=4, out_features=1, bias=True)
)

因為是分層嵌套的,所以我們也可以像通過嵌套列表索引一樣訪問它們。下面,我們訪問第一個主要的塊中第二個子塊的第一層的權重項。

print(rgnet[0][1][0].weight.data)

輸出結果如下:

tensor([[ 0.3175,  0.0233,  0.3233, -0.0627],
        [-0.0835, -0.3371, -0.4527,  0.0141],
        [ 0.1070,  0.3952,  0.4051,  0.3921],
        [ 0.1958, -0.3643,  0.4481, -0.3448],
        [ 0.0446, -0.0256,  0.1490,  0.4568],
        [-0.1352, -0.2099, -0.1225, -0.0413],
        [ 0.3027,  0.2114, -0.4063, -0.0288],
        [-0.4594,  0.0076, -0.2671,  0.2669]])

二、參數初始化

初始化對神經網絡來說十分重要,良好的初始化能幫助模型快速收斂,對保持網絡的數值穩(wěn)定性至關重要。默認情況下,PyTorch會根據一個范圍均勻地初始化權重和偏置矩陣,這個范圍是根據輸入和輸出維度計算出的。PyTorch的nn.init模塊提供了多種預置初始化方法。

2.1 內置初始化

首先調用內置的初始化器對網絡參數進行初始化。下面的代碼將所有權重參數初始化為標準差為0.01的高斯隨機變量, 且將偏置參數設置為0。

# 將所有權重參數初始化為標準差為0.01的高斯隨機變量, 且將偏置參數設置為0
def init_normal(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        # 將權重參數初始化為標準差為0.01的高斯隨機變量
        nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)
        # 將偏置參數初始化為0
        nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_normal)
print(net[0].weight.data[0], '\n', net[0].bias.data[0])

輸出結果如下:

tensor([-0.0142, -0.0054]) 
tensor(0.)

我們還可以將所有參數初始化為給定的常數,比如初始化為1。

# 將所有參數初始化為給定的常數
def init_constant(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.constant_(m.weight, 1)
        nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_constant)
print(net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0])

輸出結果如下:

tensor([1., 1.]) 
tensor(0.)

我們還可以對不同層應用不同的初始化方法。 例如,下面我們使用Xavier初始化方法初始化第一個神經網絡層, 然后將第三個神經網絡層初始化為常量值42。

def xavier(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
def init_42(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.constant_(m.weight, 42)
# 使用Xavier初始化方法初始化第一個神經網絡層, 然后將第三個神經網絡層初始化為常量值42
net[0].apply(xavier)
net[2].apply(init_42)
print(net[0].weight.data[0])
print(net[2].weight.data)

輸出結果如下:

tensor([ 0.9265, -0.1521])
tensor([[42., 42., 42., 42.]])

2.2 自定義初始化

有時,深度學習框架沒有提供我們需要的初始化方法,此時就需要我們自定義初始化方法實現參數初始化。

# 自定義初始化
def my_init(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        print("Init", *[(name, param.shape)
                        for name, param in m.named_parameters()][0])
        nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)  # 均勻分布
        # 如果絕對值大于5則參數不變,如果絕對值小于5則將參數置0
        m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5
net.apply(my_init)
print(net[0].weight[:2])

輸出結果如下:

Init weight torch.Size([4, 2])
Init weight torch.Size([1, 4])
tensor([[ 6.6987, -5.3545],
        [ 6.6684, -6.3039]], grad_fn=<SliceBackward0>)

也可以根據需要直接對指定層的參數進行設置。

net[0].weight.data[:] += 1
net[0].weight.data[0, 0] = 42
print(net[0].weight.data[0])

輸出結果如下:

Init weight torch.Size([4, 2])
Init weight torch.Size([1, 4])
tensor([42.0000,  8.5777])

三、參數綁定

有時我們希望在多個層間共享參數,此時,我們可以定義一個全連接層,然后使用它的參數來設置另一個層的參數,實現參數共享。

shared = nn.Linear(8, 8)
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),
                    shared, nn.ReLU(),
                    shared, nn.ReLU(),
                    nn.Linear(8, 1))
print(net(X))
# 檢查參數是否相同
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])
net[2].weight.data[0, 0] = 100
# 確保它們實際上是同一個對象,而不只是有相同的值
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])

輸出結果如下:

tensor([[0.4362],
        [0.4562]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
tensor([True, True, True, True])
tensor([True, True, True, True])

這個例子表明第三個和第五個神經網絡層的參數是綁定的。它們不僅值相等,而且由相同的張量表示。因此,如果我們改變其中一個參數,另一個參數也會改變。你可能會思考:當參數綁定時,梯度會發(fā)生什么情況? 答案是由于模型參數包含梯度,因此在反向傳播期間第二個隱藏層 (即第三個神經網絡層)和第三個隱藏層(即第五個神經網絡層)的梯度會加在一起。

四、全部測試代碼

全部測試代碼如下。

import torch
from torch import nn
class mlp(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(input_size, 4)  # 全連接層
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(4, output_size)  # 全連接層
    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        return self.relu(self.linear2(x))
def block1():
    return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),
                         nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())
def block2():
    net = nn.Sequential()
    for i in range(4):
        # 在這里嵌套
        net.add_module(f'block {i}', block1())
    return net
net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(), nn.Linear(4, 1))
X = torch.rand(size=(2, 2))
print(net(X))
# 當通過Sequential類定義模型時,可以通過索引來訪問模型的任意層。這就像模型是一個列表一樣,每層的參數都在其屬性中。
print(net[0].state_dict())
print(type(net[2].bias))
print(net[2].bias)
print(net[2].bias.data)
print(net[0].weight)
print(net[1])
print(net[2].weight.grad == None)
# 一次性訪問所有參數
print(*[(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()])
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])
# 訪問網絡參數的另一種方式
print(net.state_dict()['2.bias'].data)
# 不使用nn.Sequential定義模型
mlp_net = mlp(2, 1)
X = torch.rand(size=(2, 2))
print(mlp_net(X))
# 不能使用索引訪問某一層的參數,會報錯
# print(mlp_net[0].state_dict())
print(mlp_net.state_dict()['linear2.bias'].data)
# 從嵌套塊收集參數
rgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
print(rgnet)
# 訪問第一個主要的塊中、第二個子塊的第一層的權重
print(rgnet[0][1][0].weight.data)
# 參數初始化
# 將所有權重參數初始化為標準差為0.01的高斯隨機變量, 且將偏置參數設置為0
def init_normal(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)
        nn.init.zeros_(m.bias)
# 將所有參數初始化為給定的常數
def init_constant(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.constant_(m.weight, 1)
        nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_normal)
print(net[0].weight.data[0], '\n', net[0].bias.data[0])
net.apply(init_constant)
print(net[0].weight.data[0], '\n', net[0].bias.data[0])
def xavier(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
def init_42(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.constant_(m.weight, 42)
# 使用Xavier初始化方法初始化第一個神經網絡層, 然后將第三個神經網絡層初始化為常量值42
net[0].apply(xavier)
net[2].apply(init_42)
print(net[0].weight.data[0])
print(net[2].weight.data)
# 自定義初始化
def my_init(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        print("Init", *[(name, param.shape)
                        for name, param in m.named_parameters()][0])
        nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)
        m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5
net.apply(my_init)
print(net[0].weight[:2])
# 也可以直接設置參數
net[0].weight.data[:] += 1
net[0].weight.data[0, 0] = 42
print(net[0].weight.data[0])
# 參數綁定
# 有時我們希望在多個層間共享參數:我們可以定義一個稠密層,然后使用它的參數來設置另一個層的參數
# 我們需要給共享層一個名稱,以便可以引用它的參數
shared = nn.Linear(4, 4)
net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(),
                    shared, nn.ReLU(),
                    shared, nn.ReLU(),
                    nn.Linear(4, 1))
print(net(X))
# 檢查參數是否相同
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])
net[2].weight.data[0, 0] = 100
# 確保它們實際上是同一個對象,而不只是有相同的值
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])

到此這篇關于Pytorch神經網絡參數管理方法詳細講解的文章就介紹到這了,更多相關Pytorch神經網絡參數管理內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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