动手学深度学习（pytorch土堆）-05-1神经网络

#include<菜鸡>2024-09-19 8:28

Neural network

以下是 torch.nn 库中各个组件的详细分类：

1. 容器 (Containers)

  • torch.nn.Sequential: 顺序容器，用于将层按顺序堆叠在一起。
  • torch.nn.ModuleList: 模块列表，用于存储多个子模块。
  • torch.nn.ModuleDict: 模块字典，用于存储以字典形式组织的子模块。

2. 卷积层 (Convolution Layers)

  • torch.nn.Conv1d: 1D 卷积层，适用于处理序列数据。
  • torch.nn.Conv2d: 2D 卷积层，常用于处理图像数据。
  • torch.nn.Conv3d: 3D 卷积层，用于处理三维数据，例如视频帧。

3. 池化层 (Pooling Layers)

  • torch.nn.MaxPool1d: 1D 最大池化层，用于序列数据。
  • torch.nn.MaxPool2d: 2D 最大池化层，用于图像数据。
  • torch.nn.AvgPool2d: 2D 平均池化层，用于图像数据。

4. 填充层 (Padding Layers)

  • torch.nn.ConstantPad1d: 1D 常数填充层。
  • torch.nn.ReflectionPad2d: 2D 反射填充层。
  • torch.nn.ReplicationPad2d: 2D 复制填充层。

5. 非线性激活 (Weighted Sum, Nonlinearity)

  • torch.nn.ReLU: Rectified Linear Unit 激活函数。
  • torch.nn.Sigmoid: Sigmoid 激活函数。
  • torch.nn.Tanh: Tanh 激活函数。

6. 非线性激活 (其他)

  • torch.nn.LeakyReLU: 带泄漏的 ReLU 激活函数。
  • torch.nn.PReLU: 参数化 ReLU 激活函数。

7. 归一化层 (Normalization Layers)

  • torch.nn.BatchNorm1d: 1D 批归一化层。
  • torch.nn.BatchNorm2d: 2D 批归一化层。
  • torch.nn.LayerNorm: 层归一化层。

8. 递归层 (Recurrent Layers)

  • torch.nn.RNN: 循环神经网络层。
  • torch.nn.LSTM: 长短期记忆网络层。
  • torch.nn.GRU: 门控循环单元层。

9. Transformer 层 (Transformer Layers)

  • torch.nn.Transformer: Transformer 模型的实现。
  • torch.nn.MultiheadAttention: 多头自注意力机制。

10. 线性层 (Linear Layers)

  • torch.nn.Linear: 全连接层。

11. Dropout 层 (Dropout Layers)

  • torch.nn.Dropout: Dropout 层，用于减少过拟合。
  • torch.nn.Dropout2d: 2D Dropout 层。

12. 稀疏层 (Sparse Layers)

  • torch.nn.Embedding: 嵌入层，用于处理稀疏数据（如词汇表中的词向量）。

13. 距离函数 (Distance Functions)

  • torch.nn.PairwiseDistance: 计算一对样本之间的距离。
  • torch.nn.CosineSimilarity: 计算余弦相似度。

14. 损失函数 (Loss Functions)

  • torch.nn.CrossEntropyLoss: 交叉熵损失函数。
  • torch.nn.MSELoss: 均方误差损失函数。
  • torch.nn.BCEWithLogitsLoss: 结合了 Sigmoid 激活和二元交叉熵损失的损失函数。

15. 视觉层 (Vision Layers)

  • torch.nn.Conv2d: 2D 卷积层。
  • torch.nn.MaxPool2d: 2D 最大池化层。
  • torch.nn.AdaptiveAvgPool2d: 自适应平均池化层。

16. Shuffle 层 (Shuffle Layers)

  • torch.nn.PixelShuffle: 像素重排层，用于超分辨率任务。

17. DataParallel 层 (多 GPU，分布式)

  • torch.nn.DataParallel: 用于多 GPU 训练的封装器。

18. 实用工具 (Utilities)

  • torch.nn.init: 权重初始化函数。
  • torch.nn.functional: 包含各种功能性操作（如激活函数、卷积操作等）。

19. 量化函数 (Quantized Functions)

  • torch.nn.quantized: 用于量化模型的模块和函数。

20. 惰性模块初始化 (Lazy Modules Initialization)

  • torch.nn.LazyLinear: 懒初始化的全连接层。
  • torch.nn.LazyConv2d: 懒初始化的卷积层。

这些组件共同构成了 PyTorch 的神经网络构建和训练的基础。

Model示例

在这段代码中，Model(nn.Module) 是一个类定义语法的部分，涉及到几个重要的 Python 和 PyTorch 语法和概念。具体说明如下：

类定义 (class 语法)

python 复制代码 
class Model(nn.Module):
  • class: 这是 Python 中定义类的关键字。
  • Model: 这是你定义的类的名称。
  • (nn.Module) : 这是类的基类，表示 Model 继承自 nn.Module。

继承 (inheritance)

  • nn.Module : 是 PyTorch 提供的一个基类，用于所有神经网络模型的构建。它提供了基本的功能，如参数的注册、前向传播的定义等。通过继承 nn.Module，Model 类可以使用这些功能。

  • 继承的意义:

    • 继承 nn.Module 允许 Model 类拥有 nn.Module 的所有方法和属性。
    • 自定义的神经网络类需要继承自 nn.Module，并重写 forward 方法，定义前向传播的具体逻辑。

初始化 (__init__ 方法)

python 复制代码 
def __init__(self):
    super().__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
    self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)
  • __init__ : 是 Python 中的构造函数，用于初始化类的实例。在创建 Model 实例时，会调用这个方法来初始化网络层。
  • super().__init__() : 调用基类（nn.Module）的初始化方法，确保父类的初始化逻辑也被执行。
  • self.conv1 和 self.conv2 : 这些是 Model 类的属性，定义了网络的卷积层。

前向传播 (forward 方法)

python 复制代码 
def forward(self, x):
    x = F.relu(self.conv1(x))
    return F.relu(self.conv2(x))
  • forward : 是一个必须重写的方法，用于定义数据如何通过网络传递。在这里，x 是输入数据，经过两个卷积层和 ReLU 激活函数后返回结果。
  • F.relu : 是 torch.nn.functional 中的 ReLU 激活函数。它在每个卷积层后应用，以引入非线性特征。

关键点总结

  • 继承 : Model 继承自 nn.Module，使其具有构建神经网络的能力。
  • 初始化 : 使用 __init__ 方法初始化网络层。
  • 前向传播 : forward 方法定义了数据流经网络的过程。

这段代码展示了 PyTorch 中定义和实现自定义神经网络模型的基本方法。

Model示例

c 复制代码 
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

class xkk(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        # self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)

    def forward(self, input):
        output=input+1
        return output
Xkk=xkk()
x=torch.tensor(1.0)
output=Xkk(x)#调用了模块的 __call__ 方法，而 __call__ 方法会自动执行 forward 函数。
print(output)

CONV2D

卷积

设置padding=1

在 PyTorch 的 conv2d 函数中，padding=1 是指在输入的边缘添加 1 层像素的填充（通常填充 0）。

填充的目的是保持输入的空间尺寸不变或者控制输出的尺寸

c 复制代码 
import torch
import torch.nn.functional as F
input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],
                    [0,1,2,3,1],
                    [5,2,3,1,1],
                    [1,2,1,0,0],
                    [2,1,0,1,1]])
kernel=torch.tensor([[1,2,1],
                     [0,1,0],
                     [2,1,0]])
"""
在 PyTorch 中执行二维卷积时，输入数据和卷积核需要遵循特定的格式。将 input 和 kernel 张量分别重新调整为 (1, 1, 5, 5) 和 (1, 1, 3, 3) 
是为了符合 conv2d 函数的输入要求。
具体来说，conv2d 的输入和卷积核的张量格式是四维的，分别表示 [batch_size, channels, height, width]。每个维度的含义如下：
batch_size (批大小)：表示同时输入的样本数量。在这个例子中，只进行一次卷积，因此批大小为 1。
channels (通道数)：表示输入的通道数量，通常对于灰度图像为 1，对于彩色图像为 3（对应 RGB 三个通道）。这里输入和卷积核的通道数均为 1。
height (高度) 和 width (宽度)：表示输入图像的大小或卷积核的大小。
因此，input=torch.reshape(input,(1,1,5,5)) 将原始的 5x5 输入张量变为 (1, 1, 5, 5) 的四维张量，以符合 conv2d 函数的输入格式。
类似地，kernel=torch.reshape(kernel,(1,1,3,3)) 是将 3x3 的卷积核也调整为四维格式 (1, 1, 3, 3)。
"""
input=torch.reshape(input,(1,1,5,5))
kernel=torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))
output=F.conv2d(input,kernel,stride=1)
print(output)
"""

在 PyTorch 的 conv2d 函数中，padding=1 是指在输入的边缘添加 1 层像素的填充（通常填充 0）。
填充的目的是保持输入的空间尺寸不变或者控制输出的尺寸
"""
output2=F.conv2d(input,kernel,stride=1,padding=1)
print(output2)

神经网络-卷积层

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

in_channels （int） -- 输入图像中的通道数

out_channels （int） -- 卷积产生的通道数

kernel_size （int or tuple） -- 卷积内核的大小

stride （int or tuple， optional） - 卷积的步幅。默认值：1

padding （int， tuple or str， optional） -- 添加到 的所有四个边的填充 输入。默认值：0

padding_mode （str，可选） -- 、 或 .违约：'zeros''reflect''replicate''circular''zeros'

dilation （int 或 tuple，可选） -- 内核元素之间的间距。默认值：1

groups （int， optional） -- 来自输入的阻塞连接数 channels 设置为 output channels。默认值：1

bias （bool，可选） -- 如果 ，则向 输出。违约：TrueTrue

c 复制代码 
import torch
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer=SummaryWriter("conv2")
dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data_nn",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                    download=True )
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)
class xkkk(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.conv1=Conv2d(3,6,3,stride=1,padding=0)
    def forward(self, x):
        x=self.conv1(x)
        return x
XKK=xkkk()
i=0
for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    output=XKK(imgs)
    print(imgs.shape)
    print(output.shape)
    writer.add_images("input",imgs,1,i)

    output=torch.reshape(output,(-1,3,30,30))#torch.Size([64, 6, 30, 30])---->torch.Size([64, 3, 30 ,30])
    writer.add_images("output", output, 1, i)
    i=i+1

池化层

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

kernel_size （Union[int， Tuple[int， int]]） -- 要达到最大值的窗口大小

stride （Union[int， Tuple[int， int]]） ------ 窗口的步幅。默认值为kernel_size

padding （Union[int， Tuple[int， int]]） -- 要在两侧添加的隐式负无穷大填充

dilation （Union[int， Tuple[int， int]]） -- 控制窗口中元素步幅的参数

return_indices （bool） -- 如果 ，将返回最大索引以及输出。 对以后有用True

ceil_mode （bool） -- 当 True 时，将使用 ceil 而不是 floor 来计算输出形状

池化操作

池化（Pooling）是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于减少特征图的尺寸，同时保留关键信息。其主要目的是降低数据量和计算复杂度，防止过拟合，并且提高模型的鲁棒性。

常见的池化操作有以下两种：

  1. 最大池化（Max Pooling）：取池化窗口内的最大值。其作用是保留该区域内最显著的特征，常用于提取边缘和其他强特征。

    • 举例：如果一个2x2的池化窗口中的值是[1, 3, 2, 0]，最大池化会取值3。

  2. 平均池化（Average Pooling）：取池化窗口内所有值的平均值。这个操作可以平滑特征图，减缓最大池化可能导致的过于强调局部特征的问题。

    • 举例：对于一个2x2的窗口[1, 3, 2, 0]，平均池化会取值(1+3+2+0)/4 = 1.5。

常见的池化参数：

  • 池化窗口大小：窗口的大小决定了要处理的区域范围，通常为2x2或3x3。
  • 步长（stride）：每次移动窗口的距离。步长越大，池化后的特征图越小。

池化是无参操作，不会影响模型的可学习参数。

c 复制代码 
#ceil_mode （bool） =True 
import torch
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d

input=torch.tensor(
    [
        [1,2,0,3,1],
        [0,1,2,3,1],
        [1,2,1,0,0],
        [5,2,3,1,1],
        [2,1,0,1,1]
    ],dtype=torch.float32
)
input=torch.reshape(input,(-1,1,5,5))
print(input.shape)
class xkkk(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)
    def forward(self, x):
        output=self.maxpool1(x)
        return output
XKK=xkkk()
output=XKK(input)
print(output)
结果
tensor([[[[2., 3.],
          [5., 1.]]]])
c 复制代码 
#ceil_mode=False
import torch
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d

input=torch.tensor(
    [
        [1,2,0,3,1],
        [0,1,2,3,1],
        [1,2,1,0,0],
        [5,2,3,1,1],
        [2,1,0,1,1]
    ],dtype=torch.float32
)
input=torch.reshape(input,(-1,1,5,5))
print(input.shape)
class xkkk(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=False)
    def forward(self, x):
        output=self.maxpool1(x)
        return output
XKK=xkkk()
output=XKK(input)
print(output)
结果
tensor([[[[2.]]]])

对图片进行池化操作

c 复制代码 
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter


writer=SummaryWriter("maxpool")
dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data_nn",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                    download=True )
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)
class xkkk(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)
    def forward(self, x):
        x=self.maxpool1(x)
        return x
XKK=xkkk()
i=0
for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    output=XKK(imgs)
    # print(imgs.shape)
    # print(output.shape)
    writer.add_images("input",imgs,i)
    # output=torch.reshape(output,(-1,3,30,30))#torch.Size([64, 6, 30, 30])---->torch.Size([64, 3, 30 ,30])
    writer.add_images("output", output, i)
    i=i+1

writer.close()

RELU

ReLU（Rectified Linear Unit，线性整流函数）是深度神经网络中常用的激活函数。它的主要作用是引入非线性，从而使得神经网络能够学习复杂的模式和特征。

ReLU 的数学定义为：

[ f(x) = \max(0, x) ]

即：

  • 当 ( x > 0 ) 时，输出 ( x )；
  • 当 ( x \leq 0 ) 时，输出 0。

ReLU 的特点：

  1. 计算简单：相比于其他激活函数（如 Sigmoid 或 Tanh），ReLU 的计算非常简单，仅涉及判断和取值操作，加快了训练速度。
  2. 解决梯度消失问题：在深层网络中，Sigmoid 和 Tanh 激活函数容易导致梯度消失，而 ReLU 的正区间（ ( x > 0 ) ）不会出现这种问题，能够更好地传播梯度。
  3. 稀疏激活：由于 ReLU 的输出会将负值部分置为0，这会使得一部分神经元不被激活，从而产生稀疏性，有助于提高模型的效率和鲁棒性。

ReLU 的缺点：

  • 死亡ReLU（Dying ReLU）问题：如果输入的权重或偏置导致神经元的输出始终为负，那么 ReLU 的输出将一直为 0，导致该神经元不再对输入数据产生任何反应。这种现象会导致部分神经元"死亡"，从而影响模型的表现。

ReLU 的变种：

为了解决死亡 ReLU 的问题，出现了几种 ReLU 的变种：

  1. Leaky ReLU ：在负区间引入一个小的斜率，使得负数也可以有小的非零输出。定义为：

    [ f(x) = \max(0.01x, x) ]

  2. Parametric ReLU（PReLU）：类似 Leaky ReLU，但负区间的斜率是一个可学习的参数。

  3. Exponential Linear Unit (ELU)：在负区间采用指数函数，使得其输出更加平滑。

c 复制代码 
import torch
from torch.nn import ReLU
import torch.nn
input=torch.tensor(
    [
        [1,-0.5]
        ,[-1,3]
    ]
)
input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))
class xkkk(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.relu=ReLU()
    def forward(self, x):
        x=self.relu(x)
        return x
XKK=xkkk()
output=XKK(input)
print(output)
结果
tensor([[[[1., 0.],
          [0., 3.]]]])

sigmoid

Sigmoid函数（S形函数）是机器学习和神经网络中的一个常用激活函数。其特点是将任意实数输入转换为介于0和1之间的输出值，具有S形曲线的特性。

数学公式

Sigmoid函数的公式为：

[

\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}

]

其中，( e ) 是自然对数的底数，( x ) 是输入值。

特点

  1. 输出范围： Sigmoid函数将输入值压缩到0和1之间，这使得它特别适合用于二元分类问题，例如二分类的输出。

  2. S形曲线： Sigmoid函数的图形是光滑的S形曲线，当输入值为0时，输出为0.5。当输入值趋于正无穷时，输出接近1；当输入值趋于负无穷时，输出接近0。

  3. 平滑和可微性： Sigmoid函数是连续且可导的，导数可以用于梯度下降等优化算法中。

  4. 概率解释： 由于其输出值在(0, 1)之间，常用作表示某事件发生的概率，尤其在逻辑回归和二分类神经网络输出层中广泛应用。

缺点

  1. 梯度消失问题： 当输入值过大或过小时，Sigmoid函数的梯度会接近于零，这会导致神经网络训练过程中梯度更新很慢，从而影响模型的收敛速度。

  2. 非零中心输出： Sigmoid函数的输出值范围是(0, 1)，使得它是非零中心的，这可能会影响反向传播时的梯度计算效率，导致收敛较慢。

导数

Sigmoid函数的导数可以通过以下公式计算：

[

\sigma'(x) = \sigma(x) \cdot (1 - \sigma(x))

]

这意味着其导数与输出值有关，在反向传播中可以方便地计算。

应用场景

  1. 二元分类： 在逻辑回归模型和二元分类神经网络中，Sigmoid通常用于输出层，将模型的输出映射为概率值。
  2. 概率预测： 因为Sigmoid的输出在0和1之间，常用来表示事件发生的概率。

尽管在一些深度学习模型中，ReLU等激活函数逐渐取代了Sigmoid函数，但它在特定任务中仍然有着广泛的应用。

c 复制代码 
import torch
import torchvision
from torch.nn import ReLU, Sigmoid
import torch.nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer=SummaryWriter("sigmoid")
dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data_nn",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                    download=True )
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)


class xkkk(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.sigmoid=Sigmoid()
    def forward(self, x):
        x=self.sigmoid(x)
        return x
XKK=xkkk()
i=0
for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    output=XKK(imgs)
    # print(imgs.shape)
    # print(output.shape)
    writer.add_images("input",imgs,i)
    # output=torch.reshape(output,(-1,3,30,30))#torch.Size([64, 6, 30, 30])---->torch.Size([64, 3, 30 ,30])
    writer.add_images("output", output, i)
    i=i+1

writer.close()

线性层以及其它层介绍

c 复制代码 
import torch
import torchvision
from torch.nn import Linear
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("./data_nn",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                    download=True )
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)

class xkkk(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        self.linear1=Linear(196608,10)
    def forward(self, x):
        output=self.linear1(x)
        return output
XKK=xkkk()
for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    print(imgs.shape)
    # output=torch.reshape(imgs,(1,1,1,-1))
    output=torch.flatten(imgs)
    print(output.shape)
    output=XKK(output)
    print(output.shape)

结果
.....
torch.Size([10])
torch.Size([64, 3, 32, 32])
torch.Size([196608])
torch.Size([10])
torch.Size([64, 3, 32, 32])
torch.Size([196608])
.....

小型实战和Sequential

在 PyTorch 中，torch.nn.Sequential 是一个简单而强大的容器，它可以将多个层按照顺序组合成一个模型。这对于构建多层神经网络尤其有用，因为它允许将一系列的神经网络层按顺序堆叠起来，使得代码更加简洁。

Sequential 的定义与使用

1. 基本使用

可以将多个层按照顺序传递给 Sequential，然后 PyTorch 会自动将数据按顺序通过这些层。

python 复制代码 
import torch
import torch.nn as nn

# 使用 Sequential 定义一个简单的神经网络
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),  # 线性层，将输入维度10映射到输出维度20
    nn.ReLU(),          # 激活函数ReLU
    nn.Linear(20, 1),   # 线性层，将输入维度20映射到输出维度1
    nn.Sigmoid()        # 激活函数Sigmoid
)

# 打印模型结构
print(model)

# 定义输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 10)

# 前向传播
output = model(input_tensor)
print(output)

在这个例子中，Sequential 包含了两个线性层和两个激活函数，数据会从输入传递到第一层，然后按顺序通过每一层，最终输出结果。

2. 命名层

如果需要给每一层命名，可以使用 OrderedDict 来实现。这样可以更方便地根据层的名字进行访问和操作。

python 复制代码 
from collections import OrderedDict

model = nn.Sequential(OrderedDict([
    ('fc1', nn.Linear(10, 20)),
    ('relu1', nn.ReLU()),
    ('fc2', nn.Linear(20, 1)),
    ('sigmoid', nn.Sigmoid())
]))

# 打印模型
print(model)

# 可以通过名字访问某一层
print(model.fc1)
3. 动态构建

你也可以通过循环等方式动态地创建模型。例如，可以根据用户输入的层数来构建一个网络。

python 复制代码 
layers = []
input_size = 10
hidden_size = 20

for i in range(3):  # 动态添加三层
    layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_size))
    layers.append(nn.ReLU())
    input_size = hidden_size  # 下一层的输入是上一层的输出

layers.append(nn.Linear(hidden_size, 1))
layers.append(nn.Sigmoid())

# 使用 Sequential 构建模型
model = nn.Sequential(*layers)

print(model)

Sequential 的特点

  • 简洁：可以轻松地按顺序堆叠层，适用于简单的网络结构。
  • 模块化：方便将复杂的模型模块化，每个部分的功能清晰且独立。
  • 灵活性较低 ：不适合有复杂控制流或多个输入/输出的模型。例如，Sequential 不适合具有分支或跳跃结构的网络。

适用场景

Sequential 适用于构建简单的前馈神经网络，如：

  • 全连接网络（MLP）
  • 卷积神经网络（CNN）
  • 自编码器

如果你的模型结构比较简单，Sequential 是一种非常高效和易用的方式来定义神经网络。

c 复制代码 
import torch
import torchvision
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter


class xkkk(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(xkkk,self).__init__()
        # self.conv1=Conv2d(3,32,5,padding=2)
        # self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=2)
        # self.conv2 = Conv2d(32, 32, 5, padding=2)
        # self.maxpool2 = MaxPool2d(kernel_size=2)
        # self.conv3 = Conv2d(32, 64, 5, padding=2)
        # self.maxpool3 = MaxPool2d(kernel_size=2)
        # self.flatten=Flatten()
        # self.linear1=Linear(1024,64)#1024=64*4*4
        # self.linear2=Linear(64,10)
        self.model1=torch.nn.Sequential(
            Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),  # 1024=64*4*4,
            Linear(64, 10)
        )
    def forward(self, x):
        # output=self.conv1(x)
        # output=self.maxpool1(output)
        # output=self.conv2(output)
        # output=self.maxpool2(output)
        # output=self.conv3(output)
        # output=self.maxpool3(output)
        # output=self.flatten(output)
        # output=self.linear1(output)
        # output=self.linear2(output)
        output=self.model1(x)
        return output
XKK=xkkk()
print(XKK)
input=torch.ones(64,3,32,32)
writer=SummaryWriter("nn_sequential")
writer.add_graph(XKK,input)
writer.close()
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