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c++ - 如何初始化依赖于先前条目的可变参数模板？

问题描述

我正在尝试实现神经网络。为此，我认为我可以对大多数超参数使用模板参数。它开始变得困难，我怀疑它可能无法实现我想要的。

我有一个基本的神经元类

class NeuronBase { /* virtual output method */ };

从那我有一个输入神经元

class InputNeuron : public NeuronBase { /* overrides output */ };

以及在大多数层中使用的适当的神经元类型

template<std::size_t NumInputs>
class Neuron : public NeuronBase
{
public:

    Neuron(std::array<NeuronBase*,NumInputs> prevLayer)
    :
        m_inputLayer(prevLayer)
    {}

    /* override output method */

protected:
    std::array<NeuronBase*,NumInputs> m_inputLayer;
};

这些包含在一个层中：

template<std::size_t NumNeurons>
class Layer
{
public:
    typedef std::array<NeuronBase*,NumNeurons> NeuronArray;

    Layer(NeuronArray neurons)
    :
        m_neurons(neurons)
    {}

    NeuronArray& GetNeurons() const { return m_neurons; }

protected:
    NeuronArray m_neurons;
};

这些层由网络封装：

template<std::size_t NumInputs, std::size_t NumOutputs, std::size_t... HiddenSizes>
class NeuralNetwork
{
public:
    NeuralNetwork()
    :
        m_hiddenLayers(/* WTF do I do?? */)
    {
    }

protected:
    std::array<InputNeuron,NumInputs> m_inputLayer;
    Layer<NumOutputs> m_outputLayer;
    std::tuple<Layer<HiddenSizes>...> m_hiddenLayers;
};

这将是这样创建的：

int main()
{
    NeuralNetwork<126,7,252,63> nn;

    return 0;
}

这导致一个具有 126 个输入、7 个输出和两个隐藏层的网络，第一个隐藏层 252 个，第二个隐藏层有 63 个神经元。

我省略了一些你通常会在神经网络中看到的东西。

我遇到的问题是初始化网络中的层。m_hiddenLayers需要使用引用输入层的第一个元素进行初始化，其余元素使用 中的前一项进行初始化，std::tuple并且还需要使用正确的类型创建它们，即Neuron代替NeuronBase.

我怎样才能做到这一点？

标签： c++variadic-templates

解决方案

我现在想要一把...钥匙......这应该可以满足您的需求：

template<std::size_t NumInputs, std::size_t NumOutputs, std::size_t... HiddenSizes>
class NeuralNetwork
{
public:
    NeuralNetwork()
    : m_hiddenLayers{makeHiddenLayers()}
    , m_outputLayer{makeOutputLayer()}
    {
    }

private:

    // Creates an array of pointers to each neuron of the input layer
    template <std::size_t LayerSize, std::size_t... LayerIdx>
    auto makeLayerPtrs(
        std::array<InputNeuron, LayerSize> &inputLayer,
        std::index_sequence<LayerIdx...>
    ) {
        return std::array<NeuronBase *, LayerSize>{&inputLayer[LayerIdx]...};
    }

    // Creates an array of pointers to each neuron of the input layer
    template <std::size_t LayerSize>
    auto makeLayerPtrs(std::array<InputNeuron, LayerSize> &inputLayer) {
        return makeLayerPtrs(inputLayer, std::make_index_sequence<LayerSize>{});
    }

    // Creates an array of pointers to each neuron of the given layer
    template <std::size_t LayerSize, std::size_t... LayerIdx>
    auto makeLayerPtrs(Layer<LayerSize> &layer, std::index_sequence<LayerIdx...>) {
        return std::array<NeuronBase *, LayerSize>{layer.GetNeurons()[LayerIdx].get()...};
    }

    // Creates an array of pointers to each neuron of the given layer
    template <std::size_t LayerSize>
    auto makeLayerPtrs(Layer<LayerSize> &layer) {
        return makeLayerPtrs(layer, std::make_index_sequence<LayerSize>{});
    }

    // Creates an array of pointers to each neuron of the given layer
    template <std::size_t LayerNumber>
    auto makeLayerPtrs() {
        if constexpr (LayerNumber == 0) {
            return makeLayerPtrs(m_inputLayer);
        } else {
            return makeLayerPtrs(std::get<LayerNumber - 1>(m_hiddenLayers));
        }
    }

    // Creates a Neuron with the given array of pointers to the previous layer
    template <auto Dummy, std::size_t LayerSize>
    auto makeNeuron(std::array<NeuronBase *, LayerSize> const &previousLayerPtrs) {
        return std::make_unique<Neuron<LayerSize>>(previousLayerPtrs);
    }

    // Creates one hidden layer
    template <std::size_t LayerNumber, std::size_t LayerSize, std::size_t... LayerIdx>
    auto makeHiddenLayer(std::index_sequence<LayerIdx...>) {
        // Implicit shift to 1-based indexing of hidden layers
        auto const previousLayerPtrs = makeLayerPtrs<LayerNumber>();
        return Layer<LayerSize>{{makeNeuron<LayerIdx>(previousLayerPtrs)...}};
    }

    // Creates all of the hidden layers
    template <std::size_t... HiddenLayersIdx>
    auto makeHiddenLayers(std::index_sequence<HiddenLayersIdx...>) {
        return std::tuple{
            makeHiddenLayer<HiddenLayersIdx, HiddenSizes>(
                std::make_index_sequence<HiddenSizes>{}
            )...
        };
    }

    // Creates all of the hidden layers
    auto makeHiddenLayers() {
        return makeHiddenLayers(std::make_index_sequence<sizeof...(HiddenSizes)>{});
    }

    // Creates the output layer
    template <std::size_t... LayerIdx>
    auto makeOutputLayer(std::index_sequence<LayerIdx...>) {
        auto const lastHiddenLayerPtrs = makeLayerPtrs<sizeof...(HiddenSizes)>();
        return Layer<NumOutputs>{{makeNeuron<LayerIdx>(lastHiddenLayerPtrs)...}};
    }

    // Creates the output layer
    auto makeOutputLayer() {
        return makeOutputLayer(std::make_index_sequence<NumOutputs>{});
    }

protected:
    // Caution : reordered members
    std::array<InputNeuron,NumInputs> m_inputLayer;
    std::tuple<Layer<HiddenSizes>...> m_hiddenLayers;
    Layer<NumOutputs> m_outputLayer;
};

我依赖于（未经研究的）假设，即可以调用std::get部分构建的std::tuple. 我希望我正确理解了您的问题，并且每个神经元都应该连接到前一层的所有神经元。

我std::unique_ptr在对我有意义的地方插入了 s（aLayer拥有它Neuron的 s），但是由于此时没有多态性，您可以只存储Neurons 本身并保留动态分配。

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