pytorch网络模型构建场景的问题如何解决

今天小编给大家分享一下pytorch网络模型构建场景的问题如何解决的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

网络模型构建中的问题

1 输入变量是Tensor张量

各个模块和网络模型的输入，　一定要是

tensor

张量；

可以用一个列表存放多个张量。

如果是张量维度不够，需要升维度，

可以先使用

torch.unsqueeze(dim = expected)

然后再使用

torch.cat(dim )

进行拼接；

需要传递梯度的数据，禁止使用

numpy

， 也禁止先使用numpy，然后再转换成张量的这种情况出现；

这是因为pytorch的机制是只有是

Tensor

　张量的类型，才会有梯度等属性值，如果是numpy这些类别，这些变量并会丢失其梯度值。

2 __init__()方法使用

class ex:
    def __init__(self):
        pass

__init__

方法必须接受至少一个参数即self，

Python中，self是指向该对象本身的一个引用，

通过在类的内部使用self变量，

类中的方法可以访问自己的成员变量，简单来说，self.varname的意义为”访问该对象的varname属性“

当然，

__init__()

中可以封装任意的程序逻辑，这是允许的，init()方法还接受任意多个其他参数，允许在初始化时提供一些数据，例如，对于刚刚的worker类，可以这样写：

class worker:
    def __init__(self,name,pay):
        self.name=name
        self.pay=pay

这样，在创建worker类的对象时，必须提供name和pay两个参数：

b=worker('Jim',5000)

Python会自动调用worker.init()方法，并传递参数。

细节参考这里init方法

3 内置函数setattr()

此时，可以使用python自带的内置函数

setattr()

,　和对应的

getattr()

setattr(object, name, value)

object – 对象。

name – 字符串，对象属性。

value – 属性值。

对已存在的属性进行赋值：
>>>class A(object):
... bar = 1
...
>>> a = A()
>>> getattr(a, 'bar') # 获取属性 bar 值
1
>>> setattr(a, 'bar', 5) # 设置属性 bar 值
>>> a.bar
5
如果属性不存在会创建一个新的对象属性，并对属性赋值:

>>>class A():
... name = "runoob"
...
>>> a = A()
>>> setattr(a, "age", 28)
>>> print(a.age)
28
>>>

setattr() 语法

setattr(object, name, value)

object – 对象。

name – 字符串，对象属性。

value – 属性值。

4 网络模型的构建

注意到，　在python的

__init__()

函数中，　

self

本身就是该类的对象的一个引用，即self是指向该对象本身的一个引用，

利用上述这一点，当在神经网络中，

需要给多个属性进行实例化时，

且这多个属性使用的是同一个类进行实例化.

则使用

setattr(self, string, object1)

添加属性；

class Temporal_GroupTrans(nn.Module):
    def __init__(self,   num_classes=10,num_groups=35, drop_prob=0.5, pretrained= True):
        super(Temporal_GroupTrans, self).__init__()
        conv_block = Basic_slide_conv()
        for i in range( num_groups):
            setattr(self, "group" + str(i), conv_block)
        # 自定义transformer模型的初始化， CustomTransformerModel() 在该类中传入初始化模型的参数,
        # nip:512　输入序列中，每个列向量的编码维度，　16:　注意力头的个数
        # 600:　中间mlp 隐藏层的维数,  6: 堆叠transforEncode　编码模块的个数；
        self.trans_model = CustomTransformerModel(512,16,600, 6,droupout=0.5,nclass=4)

则使用

getattr(self, string, object1)

获取属性；

        trans_input_sequence = []
        for i in range(0, num_groups, ):
            #  　每组语谱图的大小是一个 (bt, ch,96,12)的矩阵,组与组之间没有重叠；
            cur_group = x[:, :, :, 12 * i:12 * (i + 1)]
            # VARIABLE_fun = "self.group"   # 每一组，与之对应的卷积模块；
            # cur_fun = eval(VARIABLE_fun + str(i ))
            cur_fun = getattr(self, 'group'+str(i))
            cur_group_out = cur_fun(cur_group).unsqueeze(dim=1)  # [bt,1, 512]
            trans_input_sequence.append(cur_group_out)

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