pytorch构建网络模型的4种方法

利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种。

假设构建一个网络模型如下:

卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层

首先导入几种方法用到的包:

import torch
import torch.nn.functional as F
from collections import OrderedDict

第一种方法

# Method 1 -----------------------------------------

class Net1(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net1, self).__init__()
    self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
    self.dense1 = torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128)
    self.dense2 = torch.nn.Linear(128, 10)

  def forward(self, x):
    x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv(x)), 2)
    x = x.view(x.size(0), -1)
    x = F.relu(self.dense1(x))
    x = self.dense2(x)
    return x

print("Method 1:")
model1 = Net1()
print(model1)

这种方法比较常用,早期的教程通常就是使用这种方法。

第二种方法

# Method 2 ------------------------------------------
class Net2(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net2, self).__init__()
    self.conv = torch.nn.Sequential(
      torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1),
      torch.nn.ReLU(),
      torch.nn.MaxPool2d(2))
    self.dense = torch.nn.Sequential(
      torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128),
      torch.nn.ReLU(),
      torch.nn.Linear(128, 10)
    )

  def forward(self, x):
    conv_out = self.conv1(x)
    res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
    out = self.dense(res)
    return out

print("Method 2:")
model2 = Net2()
print(model2)

这种方法利用torch.nn.Sequential()容器进行快速搭建,模型的各层被顺序添加到容器中。缺点是每层的编号是默认的阿拉伯数字,不易区分。

第三种方法:

# Method 3 -------------------------------
class Net3(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net3, self).__init__()
    self.conv=torch.nn.Sequential()
    self.conv.add_module("conv1",torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1))
    self.conv.add_module("relu1",torch.nn.ReLU())
    self.conv.add_module("pool1",torch.nn.MaxPool2d(2))
    self.dense = torch.nn.Sequential()
    self.dense.add_module("dense1",torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128))
    self.dense.add_module("relu2",torch.nn.ReLU())
    self.dense.add_module("dense2",torch.nn.Linear(128, 10))

  def forward(self, x):
    conv_out = self.conv1(x)
    res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
    out = self.dense(res)
    return out

print("Method 3:")
model3 = Net3()
print(model3)

这种方法是对第二种方法的改进:通过add_module()添加每一层,并且为每一层增加了一个单独的名字。

第四种方法:

# Method 4 ------------------------------------------
class Net4(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net4, self).__init__()
    self.conv = torch.nn.Sequential(
      OrderedDict(
        [
          ("conv1", torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)),
          ("relu1", torch.nn.ReLU()),
          ("pool", torch.nn.MaxPool2d(2))
        ]
      ))

    self.dense = torch.nn.Sequential(
      OrderedDict([
        ("dense1", torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128)),
        ("relu2", torch.nn.ReLU()),
        ("dense2", torch.nn.Linear(128, 10))
      ])
    )

  def forward(self, x):
    conv_out = self.conv1(x)
    res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
    out = self.dense(res)
    return out

print("Method 4:")
model4 = Net4()
print(model4)

是第三种方法的另外一种写法,通过字典的形式添加每一层,并且设置单独的层名称。

完整代码:

import torch
import torch.nn.functional as F
from collections import OrderedDict

# Method 1 -----------------------------------------

class Net1(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net1, self).__init__()
    self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)
    self.dense1 = torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128)
    self.dense2 = torch.nn.Linear(128, 10)

  def forward(self, x):
    x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv(x)), 2)
    x = x.view(x.size(0), -1)
    x = F.relu(self.dense1(x))
    x = self.dense2()
    return x

print("Method 1:")
model1 = Net1()
print(model1)

# Method 2 ------------------------------------------
class Net2(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net2, self).__init__()
    self.conv = torch.nn.Sequential(
      torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1),
      torch.nn.ReLU(),
      torch.nn.MaxPool2d(2))
    self.dense = torch.nn.Sequential(
      torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128),
      torch.nn.ReLU(),
      torch.nn.Linear(128, 10)
    )

  def forward(self, x):
    conv_out = self.conv1(x)
    res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
    out = self.dense(res)
    return out

print("Method 2:")
model2 = Net2()
print(model2)

# Method 3 -------------------------------
class Net3(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net3, self).__init__()
    self.conv=torch.nn.Sequential()
    self.conv.add_module("conv1",torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1))
    self.conv.add_module("relu1",torch.nn.ReLU())
    self.conv.add_module("pool1",torch.nn.MaxPool2d(2))
    self.dense = torch.nn.Sequential()
    self.dense.add_module("dense1",torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128))
    self.dense.add_module("relu2",torch.nn.ReLU())
    self.dense.add_module("dense2",torch.nn.Linear(128, 10))

  def forward(self, x):
    conv_out = self.conv1(x)
    res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
    out = self.dense(res)
    return out

print("Method 3:")
model3 = Net3()
print(model3)

# Method 4 ------------------------------------------
class Net4(torch.nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net4, self).__init__()
    self.conv = torch.nn.Sequential(
      OrderedDict(
        [
          ("conv1", torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1)),
          ("relu1", torch.nn.ReLU()),
          ("pool", torch.nn.MaxPool2d(2))
        ]
      ))

    self.dense = torch.nn.Sequential(
      OrderedDict([
        ("dense1", torch.nn.Linear(32 * 3 * 3, 128)),
        ("relu2", torch.nn.ReLU()),
        ("dense2", torch.nn.Linear(128, 10))
      ])
    )

  def forward(self, x):
    conv_out = self.conv1(x)
    res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1)
    out = self.dense(res)
    return out

print("Method 4:")
model4 = Net4()
print(model4)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python 修改本地网络配置的方法

    本文主要说一下怎么使用Python来修改本地的ip和dns等,因为有本地的ip和dns都是随机获取的,有些时候不是很方便,需要修改,我就稍微的封装了一下,但是随机ip和网关.子网掩码等我都没有设置为参数,因为经常用也懒得改了,可以自己去修改一下. 测试的时候,在win8.1上面需要用管理员身份才能执行,win7似乎是不需要管理员身份的. 使用的Python库是WMI,这个是默认安装了的.如果没有去网上下载即可. 该说的都在注释里,就直接上代码了. # -*- coding: utf-8 -*-

  • Python Matplotlib 基于networkx画关系网络图

    前言 昨天才开始接触,鼓捣了一个下午,接下来会持续更新,如果哪里有错误的地方,望各位大佬指出,谢谢! 数据描述 两个文件,一个文件包含了网络图的节点,节点存在类别(0,1,2,3)四类,但是0类别舍去,不画出:另一个文件包含了网络图的边,数据基本特征如下:               图1中,id表示节点,b是类别:图2中,两个数字表示边连接的两个点. Networkx 安装 我的系统是Mac OS,直接在terminal输入sudo pip install networkx就可以安装,由于代码

  • 使用python画社交网络图实例代码

    在图书馆的检索系统中,关于图书的信息里面有一个是图书相关借阅关系图.跟这个社交网络图是一样的,反映了不同对象间的关联性. 利用python画社交网络图使用的库是 networkx,更多关于networkx的介绍与使用大家可以参考这篇文章:https://www.jb51.net/article/159743.htm 下面开始本文的正文: import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() G.add_edge(

  • 利用Python实现网络测试的脚本分享

    前言 最近同学让我帮忙写一个测试网络的工具.由于工作上的事情,断断续续地拖了很久才给出一个相对完整的版本.其实,我Python用的比较少,所以基本都是边查资料边写程序. 程序的主要逻辑如下: 读取一个excel文件中的ip列表,然后使用多线程调用ping统计每个ip的网络参数,最后把结果输出到excel文件中. 代码如下所示: #! /usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # File: pingtest_test.py # Date: 2008-

  • python networkx 包绘制复杂网络关系图的实现

    1. 创建一个图 import networkx as nx g = nx.Graph() g.clear() #将图上元素清空 所有的构建复杂网络图的操作基本都围绕这个g来执行. 2. 节点 节点的名字可以是任意数据类型的,添加一个节点是 g.add_node(1) g.add_node("a") g.add_node("spam") 添加一组节点,就是提前构建好了一个节点列表,将其一次性加进来,这跟后边加边的操作是具有一致性的. g.add_nodes_from

  • python绘制BA无标度网络示例代码

    如下所示: #Copyright (c)2017, 东北大学软件学院学生 # All rightsreserved #文件名称:a.py # 作 者:孔云 #问题描述: #问题分析:.代码如下: import networkx as ne #导入建网络模型包,命名ne import matplotlib.pyplot as mp #导入科学绘图包,命名mp #BA scale-free degree network graphy BA=ne.barabasi_albert_graph(50,1)

  • pytorch构建网络模型的4种方法

    利用pytorch来构建网络模型有很多种方法,以下简单列出其中的四种. 假设构建一个网络模型如下: 卷积层-->Relu层-->池化层-->全连接层-->Relu层-->全连接层 首先导入几种方法用到的包: import torch import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict 第一种方法 # Method 1 --------------------------------------

  • Java构建对象常用3种方法解析

    前言 当我们面对具有大量可选成员变量的 Java 类时,创建这些对象的最佳方法是什么?通常有三种方法: 伸缩构造函数,JavaBean模式和构建器模式. 构造函数 UserInfo userInfo1 = new UserInfo("felord.cn", 28); UserInfo xxxxxx = new UserInfo("felord.cn", "xxxxxx", 28); UserInfo xxxxxx1 = new UserInfo(

  • jQuery学习笔记之jQuery构建函数的7种方法

    一:$(selectorStr[,限制范围]),接受一个选择器(符合jQuery规范的字符串),返回一个jQuery对象; 复制代码 代码如下: //$(selector[,限制范围])         $(".guo").click(function () {//这里没有context参数             $("a.aguo", this).css({"color":"red"});//this就是context参数

  • pytorch加载自己的图片数据集的2种方法详解

    目录 ImageFolder 加载数据集 使用pytorch提供的Dataset类创建自己的数据集. Dataset加载数据集 总结 pytorch加载图片数据集有两种方法. 1.ImageFolder 适合于分类数据集,并且每一个类别的图片在同一个文件夹, ImageFolder加载的数据集, 训练数据为文件件下的图片, 训练标签是对应的文件夹, 每个文件夹为一个类别 导入ImageFolder()包 from torchvision.datasets import ImageFolder 在

  • PyTorch使用GPU训练的两种方法实例

    目录 Pytorch 使用GPU训练 方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总 总结 Pytorch 使用GPU训练 使用 GPU 训练只需要在原来的代码中修改几处就可以了. 我们有两种方式实现代码在 GPU 上进行训练 方法一 .cuda() 我们可以通过对网络模型,数据,损失函数这三种变量调用 .cuda() 来在GPU上进行训练 # 将网络模型在gpu上训练 model = Model() model = model.cuda() # 损失

  • pytorch模型存储的2种实现方法

    1.保存整个网络结构信息和模型参数信息: torch.save(model_object, './model.pth') 直接加载即可使用: model = torch.load('./model.pth') 2.只保存网络的模型参数-推荐使用 torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth') 加载则要先从本地网络模块导入网络,然后再加载参数: from models import AgeModel model = AgeModel()

  • Django 构建模板form表单的两种方法

    通常情况下,我们想构建一张表单时会在模板文件login.html中写入 <form action="/your-name/" method="post"> <label for="your_name">Your name: </label> <input id="your_name" type="text" name="your_name" va

  • 分享Pytorch获取中间层输出的3种方法

    目录 [1]方法一:获取nn.Sequential的中间层输出 [2]方法二:IntermediateLayerGetter [3]方法三:钩子 [1]方法一:获取nn.Sequential的中间层输出 import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential(             nn.Conv2d(3, 9, 1, 1, 0, bias=False),             nn.BatchNorm2d(9),          

  • TensorFlow模型保存/载入的两种方法

    TensorFlow 模型保存/载入 我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用.而tensorflow由于有graph, operation 这些概念,保存与载入模型稍显麻烦. 一.基本方法 网上搜索tensorflow模型保存,搜到的大多是基本的方法.即 保存 定义变量 使用saver.s

  • pytorch 求网络模型参数实例

    用pytorch训练一个神经网络时,我们通常会很关心模型的参数总量.下面分别介绍来两种方法求模型参数 一 .求得每一层的模型参数,然后自然的可以计算出总的参数. 1.先初始化一个网络模型model 比如我这里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的参数) 2.调用model的Parameters类获取参数列表 一个典型的操作就是将参数列表传入优化器里.如下 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr) 言归正传,继续回到参

随机推荐