文章目錄：
1 模型三要素
三要素其實很簡單
- 必須要繼承nn.Module這個類，要讓PyTorch知道這個類是一個Module
- 在__init__(self)中設定好需要的元件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等
- 最後在forward(self,x)中用定義好的元件進行組裝，就像搭積木，把網路結構搭建出來，這樣一個模型就定義好了
我們來看一個例子：
先看__init__(self)函式
def __init__(self):
super(Net,self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3,6,5)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2,2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6,16,5)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,2)
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5,120)
self.fc2 = nn.Linear(120,84)
self.fc3 = nn.Linear(84,10)
第一行是初始化，往後定義了一系列元件。nn.Conv2d就是一般圖片處理的卷積模組，然後池化層，全連線層等等。
定義完這些定義forward函式
def forward(self,x):
x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1,16*5*5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
x為模型的輸入，第一行表示x經過conv1，然後經過啟用函式relu，然後經過pool1操作
第三行表示對x進行reshape，為後面的全連線層做準備
至此，對一個模型的定義完畢，如何使用呢？
例如：
net = Net()
outputs = net(inputs)
其實net(inputs),就是類似於使用了net.forward(inputs)這個函式。
2 引數初始化
簡單地說就是設定什麼層用什麼初始方法，初始化的方法會在torch.nn.init中
話不多說，看一個案例：
# 定義權值初始化
def initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m,nn.Conv2d):
torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)
if m.bias is not None:
m.bias.data.zero_()
elif isinstance(m,nn.BatchNorm2d):
m.weight.data.fill_(1)
m.bias.data.zero_()
elif isinstance(m,nn.Linear):
torch.nn.init.normal_(m.weight.data,0,0.01)
# m.weight.data.normal_(0,0.01)
m.bias.data.zero_()
這段程式碼的基本流程就是，先從self.modules()中遍歷每一層，然後判斷更曾屬於什麼型別，是否是Conv2d，是否是BatchNorm2d，是否是Linear的，然後根據不同型別的層，設定不同的權值初始化方法，例如Xavier，kaiming，normal_等等。kaiming也是MSRA初始化，是何愷明大佬在微軟亞洲研究院的時候，因此得名。
上面程式碼中用到了self.modules()，這個是什麼東西呢？
# self.modules的原始碼
def modules(self):
for name,module in self.named_modules():
yield module
功能就是：能依次返回模型中的各層，yield是讓一個函式可以像迭代器一樣可以用for迴圈不斷從裡面遍歷（可能說的不太明確）。
3 完整執行程式碼
我們用下面的例子來更深入的理解self.modules(),同時也把上面的內容都串起來（下面的程式碼塊可以執行）:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
def initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)
if m.bias is not None:
m.bias.data.zero_()
elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
m.weight.data.fill_(1)
m.bias.data.zero_()
elif isinstance(m, nn.Linear):
torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0, 0.01)
# m.weight.data.normal_(0,0.01)
m.bias.data.zero_()
net = Net()
net.initialize_weights()
print(net.modules())
for m in net.modules():
print(m)
執行結果：
# 這個是print(net.modules())的輸出
<generator object Module.modules at 0x0000023BDCA23258>
# 這個是第一次從net.modules()取出來的東西，是整個網路的結構
Net(
(conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(pool1): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(pool2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
(fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
# 從net.modules()第二次開始取得東西就是每一層了
Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
其中呢，並不是每一層都有偏執bias的，有的卷積層可以設定成不要bias的，所以對於卷積網路引數的初始化，需要判斷一下是否有bias，（不過我好像記得bias預設初始化為0？不確定，有知道的朋友可以交流）
torch.nn.init.xavier_normal(m.weight.data)
if m.bias is not None:
m.bias.data.zero_()
上面程式碼表示用xavier_normal方法對該層的weight初始化，並判斷是否存在偏執bias，若存在，將bias初始化為0。
4 尺寸計算與引數計算
我們把上面的主函式部分改成：
net = Net()
net.initialize_weights()
layers = {}
for m in net.modules():
if isinstance(m,nn.Conv2d):
print(m)
break
這裡的輸出m就是：
Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
這個卷積層，就是我們設定的第一個卷積層，含義就是：輸入3通道，輸出6通道，卷積核\(5\times 5\),步長1，padding=0.
【問題1：輸入特徵圖和輸出特徵圖的尺寸計算】
之前的文章也講過這個了,
\(output = \frac{input+2\times padding -kernel}{stride}+1\)
用程式碼來驗證一下這個公式：
net = Net()
net.initialize_weights()
input = torch.ones((16,3,10,10))
output = net.conv1(input)
print(input.shape)
print(output.shape)
初始結果：
torch.Size([16, 3, 10, 10])
torch.Size([16, 6, 6, 6])
第一個維度上batch，第二個是通道channel，第三個和第四個是圖片（特徵圖）的尺寸。
\(\frac{10+2\times 0-5}{1}+1=6\) 算出來的結果沒毛病。
【問題2：這個卷積層中有多少的引數？】
輸入通道是3通道的，輸出是6通道的，卷積核是\(5\times 5\)的，所以理解為6個\(3\times 5\times 5\)的卷積核，所以不考慮bias的話，引數量是\(3\times 5\times 5\times 6=450\),考慮bais的話，就每一個卷積核再增加一個偏置值。（這是一個一般人會忽略的知識點欸）
下面用程式碼來驗證：
net = Net()
net.initialize_weights()
for m in net.modules():
if isinstance(m,nn.Conv2d):
print(m)
print(m.weight.shape)
print(m.bias.shape)
break
輸出結果是：
Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
torch.Size([6, 3, 5, 5])
torch.Size([6])
都和預料中一樣。