文章目录
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- 飞桨(PaddlePaddle)模型组网教程
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- [1. 直接使用内置模型](#1. 直接使用内置模型)
- [2. 使用`paddle.nn.Sequential`组网](#2. 使用
paddle.nn.Sequential
组网) - [3. 使用`paddle.nn.Layer`组网](#3. 使用
paddle.nn.Layer
组网) - [4. 查看模型结构和参数](#4. 查看模型结构和参数)
- [5. 总结](#5. 总结)
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飞桨(PaddlePaddle)模型组网教程
在深度学习中,模型组网是定义神经网络结构的关键步骤。飞桨提供了多种方式来构建模型,本教程将介绍几种常见的模型组网方法。
1. 直接使用内置模型
飞桨在paddle.vision.models
下提供了多种经典模型,可以直接使用。
python
import paddle
from paddle.vision.models import LeNet
# 加载LeNet模型
model = LeNet(num_classes=10)
2. 使用paddle.nn.Sequential
组网
paddle.nn.Sequential
用于构建线性的网络结构,如LeNet、AlexNet和VGG。
python
import paddle.nn as nn
# 使用Sequential构建LeNet模型
class LeNetSequential(nn.Sequential):
def __init__(self, num_classes=10):
super(LeNetSequential, self).__init__()
self.add_sublayer('conv1', nn.Conv2D(1, 6, kernel_size=3, stride=1, padding=1))
self.add_sublayer('relu1', nn.ReLU())
self.add_sublayer('pool1', nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2))
# ... 添加其他层 ...
self.add_sublayer('fc', nn.Linear(120, num_classes))
# 实例化模型
model = LeNetSequential(num_classes=10)
3. 使用paddle.nn.Layer
组网
对于复杂的网络结构,可以使用paddle.nn.Layer
来构建。
python
import paddle.nn as nn
class LeNetLayer(nn.Layer):
def __init__(self, num_classes=10):
super(LeNetLayer, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2D(1, 6, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2),
# ... 添加其他层 ...
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(120, 84),
nn.ReLU(),
nn.Linear(84, num_classes)
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = paddle.flatten(x, start_axis=1)
x = self.classifier(x)
return x
# 实例化模型
model = LeNetLayer(num_classes=10)
4. 查看模型结构和参数
使用paddle.summary
函数可以查看模型的结构和参数信息。
python
# 查看模型结构和参数
paddle.summary(model, (1, 28, 28))
5. 总结
本教程介绍了如何在飞桨中使用内置模型、paddle.nn.Sequential
和paddle.nn.Layer
来构建神经网络。这些方法提供了不同层次的灵活性,可以根据你的需求选择合适的组网方式。
在实际应用中,你可能需要根据你的任务需求调整网络结构,例如添加正则化层、改变卷积层的参数等。通过这些基本的组网方法,你可以开始构建自己的深度学习模型。