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  • 主要介绍了浅谈Keras的Sequential与PyTorch的Sequential的区别,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • pytorch系列7 -----nn.Sequential讲解

    万次阅读 多人点赞 2018-10-09 13:56:05
    nn.Sequential

    接下来想讲一下参数初始化方式对训练的影响,但是必须要涉及到pytorch的自定义参数初始化,然而参数初始化又包括在不同结构定义中初始化方式,因而先讲一下pytorch中的nn.Sequential

    nn.Sequential

    A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in.

    一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。

    看一下例子:

    # Example of using Sequential
            model = nn.Sequential(
                      nn.Conv2d(1,20,5),
                      nn.ReLU(),
                      nn.Conv2d(20,64,5),
                      nn.ReLU()
                    )
    
            # Example of using Sequential with OrderedDict
            model = nn.Sequential(OrderedDict([
                      ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
                      ('relu1', nn.ReLU()),
                      ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
                      ('relu2', nn.ReLU())
                    ]))
    

    接下来看一下Sequential源码,是如何实现的:
    https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/container.html#Sequential
    先看一下初始化函数__init__,在初始化函数中,首先是if条件判断,如果传入的参数为1个,并且类型为OrderedDict,通过字典索引的方式将子模块添加到self._module中,否则,通过for循环遍历参数,将所有的子模块添加到self._module中。注意,Sequential模块的初始换函数没有异常处理,所以在写的时候要注意,注意,注意了
    在这里插入图片描述

    接下来在看一下forward函数的实现:
    因为每一个module都继承于nn.Module,都会实现__call__forward函数,具体讲解点击这里,所以forward函数中通过for循环依次调用添加到self._module中的子模块,最后输出经过所有神经网络层的结果
    在这里插入图片描述

    下面是简单的三层网络结构的例子:

    # hyper parameters
    in_dim=1
    n_hidden_1=1
    n_hidden_2=1
    out_dim=1
    
    class Net(nn.Module):
        def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
            super().__init__()
    
          	self.layer = nn.Sequential(
                nn.Linear(in_dim, n_hidden_1), 
                nn.ReLU(True),
                nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2),
                nn.ReLU(True)# 最后一层不需要添加激活函数
                nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)
                 )
    
      	def forward(self, x):
          	x = self.layer(x)
          	return x
    

    上面的代码就是通过Squential将网络层和激活函数结合起来,输出激活后的网络节点。

    展开全文
  • nn.Sequential和nn.Module区别与选择

    万次阅读 多人点赞 2020-03-25 17:47:58
    一、nn.Sequential 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。另外,也可以传入一个有序模块。 为了更容易理解,官方给出了一些案例: # Sequential使用实例 model =...

    一、nn.Sequential

    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。另外,也可以传入一个有序模块。 为了更容易理解,官方给出了一些案例:

    # Sequential使用实例
    
    model = nn.Sequential(
              nn.Conv2d(1,20,5),
              nn.ReLU(),
              nn.Conv2d(20,64,5),
              nn.ReLU()
            )
    
    # Sequential with OrderedDict使用实例
    model = nn.Sequential(OrderedDict([
              ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
              ('relu1', nn.ReLU()),
              ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
              ('relu2', nn.ReLU())
            ]))
    

    二、nn.Module

    下面我们再用 Module 定义这个模型,下面是使用 Module 的模板

    
    
    class 网络名字(nn.Module):
        def __init__(self, 一些定义的参数):
            super(网络名字, self).__init__()
            self.layer1 = nn.Linear(num_input, num_hidden)
            self.layer2 = nn.Sequential(...)
            ...
    
            定义需要用的网络层
    
        def forward(self, x): # 定义前向传播
            x1 = self.layer1(x)
            x2 = self.layer2(x)
            x = x1 + x2
            ...
            return x
    
    
    

    注意的是,Module 里面也可以使用 Sequential,同时 Module 非常灵活,具体体现在 forward 中,如何复杂的操作都能直观的在 forward 里面执行

    三、对比

    为了方便比较,我们先用普通方法搭建一个神经网络。

    class Net(torch.nn.Module):
        def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
            super(Net, self).__init__()
            self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
            self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
    
        def forward(self, x):
            x = F.relu(self.hidden(x))
            x = self.predict(x)
            return x
    net1 = Net(1, 10, 1)
    
    net2 = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(1, 10),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(10, 1)
    )
    

    打印这两个net

    print(net1)
    """
    Net (
      (hidden): Linear (1 -> 10)
      (predict): Linear (10 -> 1)
    )
    """
    print(net2)
    """
    Sequential (
      (0): Linear (1 -> 10)
      (1): ReLU ()
      (2): Linear (10 -> 1)
    )
    """
    

    我们可以发现,打印torch.nn.Sequential会自动加入激励函数,
    在 net1 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中被调用的,没有在init中定义,所以在打印网络结构时不会有激励函数的信息.

    解析源码,在torch.nn.Sequential中:

        def forward(self, input):
            for module in self:
                input = module(input)
            return input
    

    可以看到,torch.nn.Sequential的forward只是简单的顺序传播,操作性有限.

    总结

    • 使用torch.nn.Module,我们可以根据自己的需求改变传播过程,如RNN等
    • 如果你需要快速构建或者不需要过多的过程,直接使用torch.nn.Sequential即可。

    参考:pytorch官方手册

    展开全文
  • Sequential 模型

    千次阅读 2018-04-07 09:34:16
    #将层的列表传递给 Sequential 的构造函数,来创建一个 Sequential 模型 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, input_shape=(784,)),...

    模型构建:
    方法一:

    #将层的列表传递给 Sequential 的构造函数,来创建一个 Sequential 模型
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Activation
    
    model = Sequential([
        Dense(32, input_shape=(784,)),
        Activation('relu'),
        Dense(10),
        Activation('softmax'),
    ])

    方法二:用 .add() 方法将各层添加到模型中

    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_dim=784))
    model.add(Activation('relu'))

    顺序模型中的第一层(只有第一层,因为下面的层可以自动地推断尺寸)需要接收关于其输入尺寸的信息。在 input_shape 中不包含数据的 batch 大小。
    如果你需要为你的输入指定一个固定的 batch 大小,你可以传递一个 batch_size 参数给一个层。

    #下面的代码片段是等价的
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))
    #
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_dim=784))

    编译compile
    在训练模型之前,您需要配置学习过程

    # 多分类问题
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 二分类问题
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 均方误差回归问题
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='mse')
    
    # 自定义评估标准函数
    import keras.backend as K
    
    def mean_pred(y_true, y_pred):
        return K.mean(y_pred)
    
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy', mean_pred])

    训练
    Keras 模型在输入数据和标签的 Numpy 矩阵上进行训练。为了训练一个模型,你通常会使用 fit 函数。

    # 对于具有2个类的单输入模型(二进制分类):
    
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 生成虚拟数据
    import numpy as np
    data = np.random.random((1000, 100))
    labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
    
    # 训练模型,以 32 个样本为一个 batch 进行迭代
    model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
    # 对于具有10个类的单输入模型(多分类分类):
    
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    model.compile(optimizer='rmsprop',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 生成虚拟数据
    import numpy as np
    data = np.random.random((1000, 100))
    labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))
    
    # 将标签转换为分类的 one-hot 编码
    one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10)
    
    # 训练模型,以 32 个样本为一个 batch 进行迭代
    model.fit(data, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)

    一些例子:
    基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类

    import keras
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
    from keras.optimizers import SGD
    
    # 生成虚拟数据
    import numpy as np
    x_train = np.random.random((1000, 20))
    y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)
    x_test = np.random.random((100, 20))
    y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)
    
    model = Sequential()
    # Dense(64) 是一个具有 64 个隐藏神经元的全连接层。
    # 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸:
    # 在这里,是一个 20 维的向量。
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer=sgd,
                  metrics=['accuracy'])
    
    model.fit(x_train, y_train,
              epochs=20,
              batch_size=128)
    score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

    基于多层感知器的二分类:

    import numpy as np
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout
    
    # 生成虚拟数据
    x_train = np.random.random((1000, 20))
    y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
    x_test = np.random.random((100, 20))
    y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))
    
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    
    model.compile(loss='binary_crossentropy',
                  optimizer='rmsprop',
                  metrics=['accuracy'])
    
    model.fit(x_train, y_train,
              epochs=20,
              batch_size=128)
    score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

    类似 VGG 的卷积神经网络:

    import numpy as np
    import keras
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
    from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
    from keras.optimizers import SGD
    
    # 生成虚拟数据
    x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))
    y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)
    x_test = np.random.random((20, 100, 100, 3))
    y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(20, 1)), num_classes=10)
    
    model = Sequential()
    # 输入: 3 通道 100x100 像素图像 -> (100, 100, 3) 张量。
    # 使用 32 个大小为 3x3 的卷积滤波器。
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(256, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd)
    
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
    score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

    基于 LSTM 的序列分类:
    #

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense, Dropout
    from keras.layers import Embedding
    from keras.layers import LSTM
    
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(max_features, output_dim=256))   ####
    model.add(LSTM(128))  ####
    model.add(Dropout(0.5))  ##
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    
    model.compile(loss='binary_crossentropy',
                  optimizer='rmsprop',
                  metrics=['accuracy'])
    
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, epochs=10)
    score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)

    基于栈式 LSTM 的序列分类
    在这个模型中,我们将 3 个 LSTM 层叠在一起,使模型能够学习更高层次的时间表示

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import LSTM, Dense
    import numpy as np
    
    data_dim = 16
    timesteps = 8
    num_classes = 10
    
    # 期望输入数据尺寸: (batch_size, timesteps, data_dim)
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(32, return_sequences=True,
                   input_shape=(timesteps, data_dim)))  # 返回维度为 32 的向量序列
    model.add(LSTM(32, return_sequences=True))  # 返回维度为 32 的向量序列
    model.add(LSTM(32))  # 返回维度为 32 的单个向量
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='rmsprop',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 生成虚拟训练数据
    x_train = np.random.random((1000, timesteps, data_dim))
    y_train = np.random.random((1000, num_classes))
    
    # 生成虚拟验证数据
    x_val = np.random.random((100, timesteps, data_dim))
    y_val = np.random.random((100, num_classes))
    
    model.fit(x_train, y_train,
              batch_size=64, epochs=5,
              validation_data=(x_val, y_val))

    带有状态 (stateful) 的 相同的栈式 LSTM 模型
    #
    有状态的循环神经网络模型中,在一个 batch 的样本处理完成后,其内部状态(记忆)会被记录并作为下一个 batch 的样本的初始状态。

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import LSTM, Dense
    import numpy as np
    
    data_dim = 16
    timesteps = 8
    num_classes = 10
    batch_size = 32
    
    # 期望输入数据尺寸: (batch_size, timesteps, data_dim)
    # 请注意,我们必须提供完整的 batch_input_shape,因为网络是有状态的。
    # 第 k 批数据的第 i 个样本是第 k-1 批数据的第 i 个样本的后续。
    model = Sequential()  ####
    model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True,
                   batch_input_shape=(batch_size, timesteps, data_dim)))
    model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True))
    model.add(LSTM(32, stateful=True))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='rmsprop',
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 生成虚拟训练数据
    x_train = np.random.random((batch_size * 10, timesteps, data_dim))
    y_train = np.random.random((batch_size * 10, num_classes))
    
    # 生成虚拟验证数据
    x_val = np.random.random((batch_size * 3, timesteps, data_dim))
    y_val = np.random.random((batch_size * 3, num_classes))
    
    model.fit(x_train, y_train,
              batch_size=batch_size, epochs=5, shuffle=False,
              validation_data=(x_val, y_val))

    上述方法的好处:允许处理更长的序列,同时保持计算复杂度的可控性。


    展开全文
  • 前言:类似于keras中的序贯模型,当一个模型较简单的时候,我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。这个模型也是继承自Module类的,关于这个类,后面的文章会详细介绍。 一、关于Sequential类...

    1537250305768859.png

    1537520241840992.png

    前言:类似于keras中的序贯模型,当一个模型较简单的时候,我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。这个模型也是继承自Module类的,关于这个类,后面的文章会详细介绍。

    一、关于Sequential类的简介

    先来看一下它的定义吧,在之前,我们首先需要明确一个特别重要的观念,那就是——torch的核心是Module类,

    Module类在下面这个模块中:

    D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1.1.0\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py

    Sequential继承自Module,在下面这个模块里面:

    D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1.1.0\Lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py

    这样看起来,Sequential似乎是一个容器,的确,他确确实实是可以作为一个容器包装机各层,我在下一篇文章会说到,这里还是先简单看一下它的定义:

    class Sequential(Module): # 继承Module
        def __init__(self, *args):  # 重写了构造函数
        def _get_item_by_idx(self, iterator, idx):
        def __getitem__(self, idx):
        def __setitem__(self, idx, module):
        def __delitem__(self, idx):
        def __len__(self):
        def __dir__(self):
        def forward(self, input):  # 重写关键方法forward
    

    这里还看一下这个所谓的container.py里面还有那些“容器”存在:

    class Container(Module):
    class Sequential(Module):
    class ModuleList(Module):
    class ModuleDict(Module):
    class ParameterList(Module):
    class ParameterDict(Module):

    二、Sequential类不同的实现(3种实现)

    21. 最简单的序贯模型

    import torch.nn as nn
    model = nn.Sequential(
                      nn.Conv2d(1,20,5),
                      nn.ReLU(),
                      nn.Conv2d(20,64,5),
                      nn.ReLU()
                    )
    
    print(model)
    print(model[2]) # 通过索引获取第几个层
    '''运行结果为:
    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()
    )
    Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    '''

    注意:这样做有一个问题,每一个层是没有名称,默认的是以0、1、2、3来命名,从上面的运行结果也可以看出。

    2.2 给每一个层添加名称

    import torch.nn as nn
    from collections import OrderedDict
    model = nn.Sequential(OrderedDict([
                      ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
                      ('relu1', nn.ReLU()),
                      ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
                      ('relu2', nn.ReLU())
                    ]))
    
    print(model)
    print(model[2]) # 通过索引获取第几个层
    '''运行结果为:
    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()
    )
    Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    '''

    注意:从上面的结果中可以看出,这个时候每一个层都有了自己的名称,但是此时需要注意,我并不能够通过名称直接获取层,依然只能通过索引index,即

    model[2] 是正确的

    model["conv2"] 是错误的

    这其实是由它的定义实现的,看上面的Sequenrial定义可知,只支持index访问。

    2.3 Sequential的第三种实现

    import torch.nn as nn
    from collections import OrderedDict
    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())
    
    print(model)
    print(model[2]) # 通过索引获取第几个层

    熟悉keras的小伙伴在这里一定特别熟悉,这不就是keras的做法嘛,的确是的,但是Sequential里面好像并没有定义

    add_module()方法啊,实际上,这个方法是定义在它的父类Module里面的,Sequential继承了而已,它的定义如下:

    def add_module(self, name, module):

    总结:上面的3种定义顺序模型的方法是较为常见的,但是我们说了Sequential除了本身可以用来定义模型之外,它还可以包装层,把几个层包装起来像一个块一样,这在后面会说到。

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空空如也

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