pytorch中nn.functional()学习总结

╰+攻爆jí腚メ 2021-12-14 12:19 249阅读 0赞

nn.functional是一个很常用的模块，nn中的大多数layer在functional中都有一个与之对应的函数。nn.functional中的函数与nn.Module()的区别是：

1.  nn.Module实现的层（layer）是一个特殊的类，都是由class Layer(nn.Module)定义，会自动提取可学习的参数
2.  nn.functional中的函数更像是纯函数,由def functional(input）定义

如：

# -*- coding: utf-8 -*-
    #@Time    :2019/7/4 22:15
    #@Author  :XiaoMa
    import torch as t
    import torch.nn as nn
    from torch.autograd import Variable as V
    
    input=V(t.randn(2,3))
    model=nn.Linear(3,4)
    output1=model(input)    #得到输出方式1
    
    output2=nn.functional.linear(input,model.weight,model.bias) #得到输出方式2
    
    print(output1==output2)
    
    b=nn.functional.relu(input)
    b2=nn.ReLU(input)
    
    print(b==b2)
    
    
    输出结果：
    tensor([[1, 1, 1, 1],
            [1, 1, 1, 1]], dtype=torch.uint8)

注意：

如果模型有可学习的参数时，**最好使用nn.Module**；否则既可以使用nn.functional也可以使用nn.Module，二者在性能上没有太大差异，具体的使用方式取决于个人喜好。由于激活函数（ReLu、sigmoid、Tanh）、池化（MaxPool）等层没有可学习的参数，可以使用对应的functional函数，而卷积、全连接等有可学习参数的网络建议使用nn.Module。

注意：

虽然dropout没有可学习参数，但建议还是使用**nn.Dropout**而不是nn.functional.dropout，因为dropout在训练和测试两个阶段的行为有所差别，使用nn.Module对象能够通过model.eval操作加以区分。

示例代码：

from torch.nn import functional as F
    class Net(nn.Module):
        def __init(self):
        nn.Module(self).__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)
        slf.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)
        self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)    #16--上一层输出为16通道，两个5为上一层的卷积核的宽和高
                                            #所以这一层的输入大小为：16*5*5
        self.fc2=nn.Linear(120,84)
        self.fc3=nn.Linear(84,10)
    
        def forward(self,x):    #对父类方法的重载
            x=F.pool(F.relu(self.conv1(x)),2)
            x=F.pool(F.relu(self.conv2(x)),2)
            x=x.view(-1,16*5*5)
            x=x.relu(self.fc1(x))
            x=x.relu(self.fc2(x))
            x=self.fc3(x)
    
            return x

代码说明：

在代码中，不具备可学习参数的层（激活层、池化层），将它们用函数代替，这样可以不用放置在构造函数\_\_init\_\_中。有可学习的模块，也可以用functional代替，只不过实现起来比较繁琐，需要手动定义参数parameter，如前面实现自定义的全连接层，就可以将weight和bias两个参数单独拿出来，在构造函数中初始化为parameter。

如这种：

class MyLinear(nn.Module):
        def __init__(self):
        super(MyLinear,self).__init__():
        self.weight=nn.Parameter(t.randn(3,4))
        self.bias=nn.Parameter(t.zeros(3))
        
        def forward(self):
            return F.linear(input,weight,bias)