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c 做网站好嘛,网站上传百度多久收录,网站建设是属现代服务吗,襟鼎高级服装定制注#xff1a;书中对代码的讲解并不详细#xff0c;本文对很多细节做了详细注释。另外#xff0c;书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的#xff0c;较为分散#xff0c;本文将代码集中起来#xff0c;并加以完善#xff0c;全部用vscode在python 3.9.18下测试通过,…注书中对代码的讲解并不详细本文对很多细节做了详细注释。另外书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的较为分散本文将代码集中起来并加以完善全部用vscode在python 3.9.18下测试通过,对于书上部分章节也做了整合。 Chapter5 Deep Learning Computation 5.1 Layers and Blocks import torch from torch import nn from torch.nn import functional as Fnet nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))X torch.rand(2, 20)#2行20列的张量值为[0,1)内的随机数 #print(net(X))#自定义块 class MLP(nn.Module):# 用模型参数声明层这里声明两个全连接层def init(self):# 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。# 这样在类实例化时也可以指定其他函数参数例如模型参数params稍后将介绍super().init()self.hidden nn.Linear(20, 256) # 隐藏层self.out nn.Linear(256, 10) # 输出层# 定义模型的前向传播即如何根据输入X返回所需的模型输出def forward(self, X):# 这里使用ReLU的函数版本其在nn.functional模块中定义。return self.out(F.relu(self.hidden(X)))net MLP() print(net(X))#自定义顺序块 class MySequential(nn.Module):def init(self, args):super().init()for idx, module in enumerate(args):#module是Module子类的一个实例,保存在Module类的成员变量_modules中。_module的类型是OrderedDictself._modules[str(idx)] moduledef forward(self, X):# OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们for block in self._modules.values():X block(X)return Xnet MySequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) print(net(X))#自定义权重为常数的隐藏层 class FixedHiddenMLP(nn.Module):def init(self):super().init()# 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变self.rand_weight torch.rand((20, 20), requires_gradFalse)self.linear nn.Linear(20, 20)def forward(self, X):X self.linear(X)# 使用创建的常量参数以及relu和mm函数X F.relu(torch.mm(X, self.rand_weight) 1)# 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数X self.linear(X)# 下面代码演示如何把代码集成到网络计算流程中while X.abs().sum() 1:X / 2return X.sum()net FixedHiddenMLP() print(net(X))#嵌套块 class NestMLP(nn.Module):def init(self):super().init()self.net nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())self.linear nn.Linear(32, 16)def forward(self, X):return self.linear(self.net(X))chimera nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP()) print(chimera(X))5.2 Parameter Management import torch from torch import nnnet nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1)) X torch.rand(size(2, 4)) #print(net(X))#查看第二个全连接层的参数 print(net[2].state_dict()) print(type(net[2].bias)) print(net[2].bias) print(net[2].bias.data) print(net.state_dict()[2.bias].data)#此行作用和上行相同#访问第一个全连接层的参数和访问所有层 print([(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()]) print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()]) #由于没有在nn.Sequential中明确指定ReLU层的权重和偏置因此它们在输出中没有被显示#从嵌套块收集参数 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):# 在这里嵌套net.add_module(fblock {i}, block1())return netrgnet nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1)) print(rgnet(X)) print(rgnet) print(rgnet[0][1][0].bias.data)#用内置函数进行参数初始化 def initnormal(m):if type(m) nn.Linear:nn.init.normal(m.weight, mean0, std0.01)nn.init.zeros_(m.bias) net.apply(init_normal) print(net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0])def initconstant(m):if type(m) nn.Linear:nn.init.constant(m.weight, 1)#初始化参数为常数1nn.init.zeros_(m.bias) net.apply(init_constant) print(net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0])def init_xavier(m):if type(m) nn.Linear:nn.init.xavieruniform(m.weight) def init42(m):if type(m) nn.Linear:nn.init.constant(m.weight, 42)net[0].apply(init_xavier) net[2].apply(init_42) print(net[0].weight.data[0]) print(net[2].weight.data)##只有一层在下面的例子中我们使用以下的分布为任意权重参数 w w w定义初始化方法 w ∼ { U ( 5 , 10 ) possibility 1 4 0 possibility 1 2 U ( − 10 , − 5 ) possibility 1 4 \begin{aligned} w \sim \begin{cases} U(5, 10) \text{ possibility} \frac{1}{4} \ 0 \text{ possibility} \frac{1}{2} \ U(-10, -5) \text{ possibility} \frac{1}{4} \end{cases} \end{aligned} w∼⎩ ⎨ ⎧​U(5,10)0U(−10,−5)​ possibility41​ possibility21​ possibility41​​​ def my_init(m):if type(m) nn.Linear:print(Init, *[(name, param.shape)for name, param in m.namedparameters()][0])nn.init.uniform(m.weight, -10, 10)m.weight.data * m.weight.data.abs() 5net.apply(my_init)print(net[0].weight[:2])net[0].weight.data[:] 1net[0].weight.data[0, 0] 42print(net[0].weight.data[0])#参数绑定#我们需要给共享层一个名称以便可以引用它的参数shared nn.Linear(8, 8)net nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),shared, nn.ReLU(),shared, nn.ReLU(),nn.Linear(8, 1))net(X)#检查参数是否相同print(net[2].weight.data[0] net[4].weight.data[0])net[2].weight.data[0, 0] 100#确保它们实际上是同一个对象而不只是有相同的值print(net[2].weight.data[0] net[4].weight.data[0])注在PyTorch中模型的权重通常在实例化时就进行初始化但有时候我们希望将权重的初始化推迟到模型第一次被调用的时候(比如有些模型的输入尺寸只有在实际输入数据时才能确定),这时候框架会自动使用延后初始化deferred initialization来解决这个问题。 5.3 Custom Layers import torch from torch import nn from torch.nn import functional as Fnet nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))X torch.rand(2, 20)#2行20列的张量值为[0,1)内的随机数 #print(net(X))#自定义块 class MLP(nn.Module):# 用模型参数声明层这里声明两个全连接层def init(self):# 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。# 这样在类实例化时也可以指定其他函数参数例如模型参数params稍后将介绍super().init()self.hidden nn.Linear(20, 256) # 隐藏层self.out nn.Linear(256, 10) # 输出层# 定义模型的前向传播即如何根据输入X返回所需的模型输出def forward(self, X):# 这里使用ReLU的函数版本其在nn.functional模块中定义。return self.out(F.relu(self.hidden(X)))net MLP() print(net(X))#自定义顺序块 class MySequential(nn.Module):def init(self, *args):super().init()for idx, module in enumerate(args):#module是Module子类的一个实例,保存在Module类的成员变量_modules中。_module的类型是OrderedDictself._modules[str(idx)] moduledef forward(self, X):# OrderedDict保证了按照成员添加的顺序遍历它们for block in self._modules.values():X block(X)return Xnet MySequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) print(net(X))#自定义权重为常数的隐藏层 class FixedHiddenMLP(nn.Module):def init(self):super().init()# 不计算梯度的随机权重参数。因此其在训练期间保持不变self.rand_weight torch.rand((20, 20), requires_gradFalse)self.linear nn.Linear(20, 20)def forward(self, X):X self.linear(X)# 使用创建的常量参数以及relu和mm函数X F.relu(torch.mm(X, self.rand_weight) 1)# 复用全连接层。这相当于两个全连接层共享参数X self.linear(X)# 下面代码演示如何把代码集成到网络计算流程中while X.abs().sum() 1:X / 2return X.sum()net FixedHiddenMLP() print(net(X))#嵌套块 class NestMLP(nn.Module):def init(self):super().init()self.net nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())self.linear nn.Linear(32, 16)def forward(self, X):return self.linear(self.net(X))chimera nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP()) print(chimera(X))#由于可能两个维度的计算结果都小于等于0因此结果可能是tensor([[0.],[0.]])5.4 File I/O import torch from torch import nn from torch.nn import functional as Fx torch.arange(4) torch.save(x, x-file) x2 torch.load(x-file) print(x2)y torch.zeros(4) torch.save([x, y],x-files) x2, y2 torch.load(x-files) print(x2, y2)mydict {x: x, y: y} torch.save(mydict, mydict) mydict2 torch.load(mydict) print(mydict2)class MLP(nn.Module):def init(self):super().init()self.hidden nn.Linear(20, 256)self.output nn.Linear(256, 10)def forward(self, x):return self.output(F.relu(self.hidden(x)))net MLP() X torch.randn(size(2, 20)) Y net(X)torch.save(net.state_dict(), mlp.params)#保存模型参数 clone MLP() clone.load_state_dict(torch.load(mlp.params)) print(clone.eval()) #clone.eval()的目的是切换到评估模式以确保在加载完模型参数后模型的行为与推断时一致。 #在训练模式下某些层的行为可能会导致不同的输出因此通过切换到评估模式来避免这种不一致性。 Y_clone clone(X) print(Y_clone) print(Y_clone Y)5.5 GPU Management import torch from torch import nnprint(torch.device(cpu), torch.device(cuda), torch.device(cuda:1)) print(torch.cuda.device_count())#查询可用gpu的数量def try_gpu(i0): #save如果存在则返回gpu(i)否则返回cpu()if torch.cuda.device_count() i 1:return torch.device(fcuda:{i})return torch.device(cpu)def try_all_gpus(): #save返回所有可用的GPU如果没有GPU则返回[cpu(),]devices [torch.device(fcuda:{i})for i in range(torch.cuda.device_count())]return devices if devices else [torch.device(cpu)]print(try_gpu(), try_gpu(10), try_all_gpus())x torch.tensor([1, 2, 3])#张量是默认在CPU上创建的 print(x.device) X torch.ones(2, 3, devicetry_gpu()) print(X) Y torch.rand(2, 3, devicetry_gpu(1)) print(Y)Z X.cuda(1)#在gpu(1)创建X的一个副本Z print(Z)net nn.Sequential(nn.Linear(3, 1)) net net.to(devicetry_gpu())#将模型参数放在GPU上 print(net(X)) print(net[0].weight.data.device)