时间戳

首页 > 解决方案 > Pytorch nn 模块泛化

python - Pytorch nn 模块泛化

问题描述

让我们看一下简单的类：

class Temp1(nn.Module):

    def __init__(self, stateSize, actionSize, layers=[10, 5], activations=[F.tanh, F.tanh] ):

        super(Temp1, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(stateSize, layers[0])
        self.layer2 = nn.Linear(layers[0], layers[1])
        self.fcFinal = nn.Linear( layers[1], actionSize )
        return

这是一个相当直接的 pytorch 模块。它创建了一个简单的顺序密集网络。如果我们检查它的隐藏参数，我们会看到以下内容：

t1 = Temp1(2, 2)
list(t1.parameters())

这是预期的结果...

[Parameter containing:
 tensor([[-0.0311, -0.5513],
         [-0.0634, -0.3783],
         [-0.2514,  0.6139],
         [ 0.4711, -0.0241],
         [-0.1739,  0.2208],
         [-0.1533,  0.3838],
         [-0.6490, -0.5784],
         [ 0.5312,  0.6703],
         [ 0.3506,  0.3652],
         [ 0.1768, -0.4158]], requires_grad=True), Parameter containing:
 tensor([-0.3199, -0.4154, -0.5530, -0.6738, -0.4411,  0.2641, -0.3576,  0.0447,
          0.0254,  0.0965], requires_grad=True), Parameter containing:
 tensor([[-2.8257e-01,  6.7583e-02,  9.0356e-02,  1.0868e-01,  4.0876e-02,
           4.0616e-02,  4.4419e-02, -8.1544e-02,  2.5244e-01,  3.8777e-03],
         [-8.0950e-03, -1.4175e-01, -2.9492e-01,  3.1439e-01, -2.3065e-01,
          -6.6631e-02,  3.0047e-01,  2.8353e-01,  2.3457e-01, -3.1399e-03],
         [-5.2522e-02, -2.2183e-01, -1.5485e-01,  2.6317e-01,  2.8273e-01,
          -7.4823e-02, -5.3704e-02,  9.3526e-02, -1.7916e-01, -3.1132e-04],
         [ 8.9063e-02,  2.9263e-01, -1.0052e-01,  8.7005e-02, -1.1246e-01,
          -2.7968e-01,  4.1411e-02, -1.6776e-01,  1.2363e-01, -2.2808e-01],
         [ 2.9244e-02,  5.8296e-02, -2.9729e-01, -3.1437e-01, -9.3182e-02,
          -7.5236e-03,  5.6159e-02, -2.2075e-02,  1.0337e-01,  8.1123e-02]],
        requires_grad=True), Parameter containing:
 tensor([ 0.2240,  0.0997, -0.0047, -0.1784, -0.0369], requires_grad=True), Parameter containing:
 tensor([[ 0.3546, -0.2180,  0.1723, -0.0463,  0.2572],
         [-0.1669, -0.1364, -0.0398,  0.2233, -0.1805]], requires_grad=True), Parameter containing:
 tensor([ 0.0871, -0.1698], requires_grad=True)]

现在，让我们试着概括一下：

class Temp(nn.Module):

    def __init__(self, stateSize, actionSize, layers=[10, 5], activations=[F.tanh, F.tanh] ):

        super(Temp, self).__init__()

        # Generate the fullly connected layer functions
        self.fcLayers = []

        oldN = stateSize
        for i, layer in enumerate(layers):
            self.fcLayers.append( nn.Linear(oldN, layer) )
            oldN = layer
        self.fcFinal = nn.Linear( oldN, actionSize )
        return

原来这个模块内的参数个数已经不一样了……

t = Temp(2, 3)
list(t.parameters())

[Parameter containing:
 tensor([[-0.3342,  0.4111,  0.0418,  0.4457,  0.0648],
         [ 0.4364, -0.0360, -0.2239,  0.4025,  0.1661],
         [ 0.1932, -0.0896,  0.3269, -0.2179,  0.1035]], requires_grad=True),
 Parameter containing:
 tensor([-0.2867, -0.1354, -0.0026], requires_grad=True)]

我相信理解为什么会这样。更大的问题是，我们如何克服这个问题？第二种，泛化方法，例如，不会正确地发送到 GPU，也不会被优化器训练。

标签： pythonmachine-learningpytorch

解决方案

问题是nn.Linear“通用”版本中的大多数层都存储在一个常规的 Pythonic 列表 ( self.fcLayers) 中。不知道nn.Paramters在nn.Module.

解决方案：
如果您希望以nn.Modules可以管理的方式存储，则需要使用专门的 pytorch 容器。 例如，如果您使用而不是常规的 pythonic 列表：
nn.ModuleList

self.fcLayers = nn.ModuleList([])

您的示例应该可以正常工作。

顺便说一句，
您需要 pytorch 知道您的成员nn.Module本身就是模块，不仅可以获取它们的参数，还可以获取其他功能，例如将它们移动到 gpu/cpu，将它们的模式设置为 eval/training 等。

推荐阅读