nn.Module
在介绍这三个容器之前，我们需要先知道什么是Module。我们在创建模型的时候几乎所有的模型都是继承于这个类。他是所有网络的基类，用来管理网络的属性。有两个与他相关联的模块：nn.Parameter和nn.functional。所有这些模块都来自于torch.nn。下面我们先简要介绍下这几个模块。
nn.Parameter
首先是nn.Parameter， 在Pytorch中，nn.Parameter 是用于创建模型参数的特殊类。在一个模型中，往往有许多的参数，要手动管理这些参数并不是一件容易的事情。Pytorch一般将参数用nn.Parameter来表示，并且用nn.Module来管理其结构下的所有参数。
## nn.Parameter 具有 requires_grad = True 属性
w = nn.Parameter(torch.randn(2,2))
print(w) # tensor([[ 0.3544, -1.1643],[ 1.2302, 1.3952]], requires_grad=True)
print(w.requires_grad) # True
## nn.ParameterList 可以将多个nn.Parameter组成一个列表
params_list = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.rand(8,i)) for i in range(1,3)])
print(params_list)
print(params_list[0].requires_grad)
## nn.ParameterDict 可以将多个nn.Parameter组成一个字典
params_dict = nn.ParameterDict({"a":nn.Parameter(torch.rand(2,2)),
"b":nn.Parameter(torch.zeros(2))})
print(params_dict)
print(params_dict["a"].requires_grad)
可以通过Module把上面定义的参数管理起来：
# module.parameters()返回一个生成器，包括其结构下的所有parameters
module = nn.Module()
module.w = w
module.params_list = params_list
module.params_dict = params_dict
num_param = 0
for param in module.parameters():
print(param,"\n")
num_param = num_param + 1
print("number of Parameters =",num_param)
实际使用的时候一般通过继承nn.Module来构建模块类，并将所有含有需要学习的参数的部分放在构造函数中。
#以下范例为Pytorch中nn.Linear的源码的简化版本
#可以看到它将需要学习的参数放在了__init__构造函数中，并在forward中调用F.linear函数来实现计算逻辑。
class Linear(nn.Module):
__constants__ = ['in_features', 'out_features']
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super(Linear, self).__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
if bias:
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_features))
else:
self.register_parameter('bias', None)
def forward(self, input):
return F.linear(input, self.weight, self.bias)
nn.functional
nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。 比如：
- 激活函数系列(F.relu, F.sigmoid, F.tanh, F.softmax)
- 模型层系列(F.linear, F.conv2d, F.max_pool2d, F.dropout2d, F.embedding)
- 损失函数系列(F.binary_cross_entropy, F.mse_loss, F.cross_entropy)
为了便于对参数进行管理， 一般通过继承nn.Module转换为类的实现形式， 并直接封装在nn模块下：
- 激活函数变成(nn.ReLu, nn.Sigmoid, nn.Tanh, nn.Softmax)
- 模型层(nn.Linear, nn.Conv2d, nn.MaxPool2d, nn.Embedding)
- 损失函数(nn.BCELoss, nn.MSELoss, nn.CrossEntorpyLoss)
所以我们表面上用nn建立的这些激活函数， 层， 损失函数， 背后都在functional里面具体实现。继续往下看你就知道了， nn.Module这个模块确实非常强大， 除了可以管理其引用的各种参数，还可以管理其引用的子模块。
nn.Module
我们的重点是介绍这个nn.Module模块。nn.Module中有很多重要的字典属性：
self.training = True
self._parameters: Dict[str, Optional[Parameter]] = OrderedDict()
self._buffers: Dict[str, Optional[Tensor]] = OrderedDict()
self._non_persistent_buffers_set: Set[str] = set()
self._backward_hooks: Dict[int, Callable] = OrderedDict()
self._is_full_backward_hook = None
self._forward_hooks: Dict[int, Callable] = OrderedDict()
self._forward_pre_hooks: Dict[int, Callable] = OrderedDict()
self._state_dict_hooks: Dict[int, Callable] = OrderedDict()
self._load_state_dict_pre_hooks: Dict[int, Callable] = OrderedDict()
self._modules: Dict[str, Optional['Module']] = OrderedDict()
我们只需要重点关注其中的两个即可：_parameters和_modules
- _parameters： 存储管理属于nn.Parameter类的属性，例如权值，偏置这些参数
- _modules: 存储管理nn.Module类， 比如经典网络LeNet中，会构建子模块，卷积层，池化层，就会存储在_modules中
这里提个问题：nn.Parameter和nn.Module中的_parameters的区别是什么？
- nn.Parameter：它是 torch.Tensor 的子类，用于标记张量为模型的可学习参数。在定义模型的过程中，我们通常会使用 nn.Parameter 来创建可学习参数，并将其作为模型的属性。这样做的好处是，nn.Parameter对象会自动被注册为模型的参数，参与梯度计算和参数更新。
- _parameters：它是 nn.Module 类中的一个属性，是一个字典，用于存储模型的可学习参数。字典的键是参数的名称，值是对应的参数张量（nn.Parameter类型）。_parameters 属性的值会自动从模型的属性中提取可学习参数，并将其添加到字典中。
可以将 _parameters 视为存储模型可学习参数的容器，而 nn.Parameter 则是用于创建和标记这些参数的特殊类。通过使用 nn.Parameter 创建参数，并将其作为模型属性，这些参数将被自动添加到 _parameters 字典中，方便对它们进行统一的管理和操作。即nn.Parameter 是用于创建模型参数的特殊类，而 _parameters 是存储模型参数的字典属性。使用 nn.Parameter 创建的参数会自动添加到 _parameters 字典中，以便于管理和访问模型的参数。
nn.Module构建构网络的过程是什么样的？以下面的网络为例：
import torch
from torch import nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 1, 1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(1)
self.relu = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(1, 1, 1, 1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv2(x)
return x
if __name__ == "__main__":
dat = torch.rand(1, 1, 10, 10)
net = Net().cuda()
构建过程如下：
我们是先有一个大的Module(上面创建的Net)继承nn.Module这个基类，比如上面的Net，然后这个Net里面又可以有很多的子模块，这些子模块同样也是继承于nn.Module，在这些Module的__init__方法中，会先通过调用父类的初始化方法进行父类属性的一个初始化。然后在构建每个子模块的时候，其实分为两步，第一步是初始化，然后被__setattr__这个方法通过判断value的类型将其保存到相应的属性字典里面去，然后再进行赋值给相应的成员。这样一个个的构建子模块，最终把整个Net构建完毕。具体过程可以自己调试看一下。
总结：
- 一个module可以包含多个子module（Net包含卷积层，BN层，激活函数）
- 一个module相当于一个运算， 必须实现forward()函数（有些模块的forward需要自己去重新写，往下看你就知道了）
- 每个module都有很多个字典管理它的属性（最常用的就是_parameters，_modules ）
知道了网络的构建过程，我们就可以对别人创建好的模型进行解析，提取其中的若干部分，关于这部分的介绍可以参考这篇博文：Pytorch提取神经网络层结构、层参数及自定义初始化。
nn.Sequential
上面介绍完了nn.Module模块，我们开始介绍容器。首先我们来看下nn.Sequential，nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个模块容器，用于按顺序组合多个模块。它可以将一系列的模块按照顺序连接起来，形成一个串联的模型结构。我们来看下他在pytorch中是怎么实现的，这里我们只看构造函数和前向传播部分，其他部分的代码省略：
class Sequential(Module):
...
def __init__(self, *args):
super(Sequential, self).__init__()
if len(args) == 1 and isinstance(args[0], OrderedDict):
for key, module in args[0].items():
self.add_module(key, module)
else:
for idx, module in enumerate(args):
self.add_module(str(idx), module)
...
def forward(self, input):
for module in self:
input = module(input)
return input
通过上面的代码可以看到，nn.Sequential是继承于Module，说明Sequential本身也是一个Module，所以它也会有那几个字典参数。可以看到nn.Sequential自己实现了forward方法。nn.Sequential中经常使用的主要有如下几个方法：
- forward(input)：定义模型的前向传播过程。在 nn.Sequential 中，此方法会按照模块的顺序依次调用每个模块的 forward 方法，将前一个模块的输出作为输入传递给下一个模块，从而计算最终的输出。
- add_module(name, module)：向 nn.Sequential 中添加一个子模块。name 是子模块的名称，module 是要添加的子模块对象。模块将按照添加的顺序依次进行前向传播。
- parameters()：返回 nn.Sequential 中所有可学习参数的迭代器。可以通过迭代器访问和操作模型的可学习参数。
- zero_grad()：将 nn.Sequential 中所有模块的参数梯度置零。通常在每次进行梯度更新之前调用该方法
就列举上面几个方法，其实还很对，平时用的最多的还是add_module(name, module)这个方法，用于添加模块。来看下 nn.Sequential 到底怎么使用的？
class Net(nn.Module):
def __init__(self, classes):
super(Net, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 6, 5),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(6, 16, 5),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(16*5*5, 120),
nn.ReLU(),
nn.Linear(120, 84),
nn.ReLU(),
nn.Linear(84, classes),)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.size()[0], -1)
x = self.classifier(x)
return x
也可以使用add_module的方法进行创建：
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self, classes):
super(Net, self).__init__()
self.features = nn.Sequential()
self.features.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 6, 5))
self.features.add_module('relu1', nn.ReLU())
self.features.add_module('pool1', nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.features.add_module('conv2', nn.Conv2d(6, 16, 5))
self.features.add_module('relu2', nn.ReLU())
self.features.add_module('pool2', nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.classifier = nn.Sequential()
self.classifier.add_module('fc1', nn.Linear(16*5*5, 120))
self.classifier.add_module('relu3', nn.ReLU())
self.classifier.add_module('fc2', nn.Linear(120, 84))
self.classifier.add_module('relu4', nn.ReLU())
self.classifier.add_module('fc3', nn.Linear(84, classes))
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.size()[0], -1)
x = self.classifier(x)
return x
通过上面的网络搭建，可以看到，forward函数中只用了一句self.features(x)即可完成六句话的执行。其之所以能完成这个操作地归功于nn.Sequential中的forward函数，程序在执行功的过程中会把参数传递给nn.Sequential中进行解析，具体实现过程可以调试代码观察。
总结：
nn.Sequential是nn.module的容器， 用于按顺序包装一组网络层，主要有以下两个特点：
- 顺序性： 各网络层之间严格按照顺序构建，这时候一定要注意前后层数据的关系
- 自带forward(): 自带的forward里，通过for循环依次执行前向传播运算
nn.ModuleList
nn.ModuleList也是nn.module的容器， 用于包装一组网络层， 以迭代方式调用网络层， 常用的方法有如下几个，跟list的使用很像：
- append(): 在ModuleList后面添加网络层
- extend(): 拼接两个ModuleList
- insert(): 指定在ModuleList中位置插入网络层
直接看个例子，怎么使用nn.ModuleList搭建网络：
class ModuleListNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModuleListNet, self).__init__()
self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(10)])
def forward(self, x):
for i, linear in enumerate(self.linears):
x = linear(x)
return x
上面的例子通过使用列表推导式创建了10个nn.Linear模块。整体上使用起来还是很简单的，具体实现过程感兴趣的小伙伴可以通过调试代码查看。
nn.ModuleDict
我们再来看下nn.ModuleDict这个模块。nn.ModuleDict也是nn.module的容器， 用于包装一组网络层， 以索引方式调用网络层， 常用的有如下方法，跟字典的操作比较像：
- clear(): 清空ModuleDict
- items(): 返回可迭代的键值对(key-value pairs)
- keys(): 返回字典的键(key)
- values(): 返回字典的值(value)
- pop(): 返回一对键值对， 并从字典中删除
看个例子：
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.module_dict = nn.ModuleDict({
'conv1': nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
'relu1': nn.ReLU(),
'conv2': nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
'relu2': nn.ReLU(),
'flatten': nn.Flatten(),
'linear': nn.Linear(128 * 32 * 32, 10)
})
def forward(self, x):
for module in self.module_dict.values():
x = module(x)
return x
# 创建模型实例
model = MyModel()
# 随机生成输入
x = torch.randn(1, 3, 32, 32)
# 进行前向传播
output = model(x)
print(output.shape)
上面通过nn.ModuleDict创建了一个网络，整体来说还是很简单的，跟字典操作差不多。
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