PyTorch中的Sequential、ModuleList和ModuleDict用法总结

文章目录

  • 1. 区别与联系
    • 1.1 nn.Sequential
    • 1.2 nn.ModuleList
    • 1.3 nn.ModuleDict
  • 2. nn.sequential
  • 3. nn.ModuleList
  • 4. nn.ModuleDict
  • 5. 自行设计网络
    • (1)使用python的list添加(不可行)
    • (2)手动添加(可行)

1. 区别与联系

首先来一张图,总体概括一下它们的区别:
PyTorch中的Sequential、ModuleList和ModuleDict用法总结_第1张图片

  • 区别
  1. nn.Sequential内部实现了forward函数,因此可以不用写forward函数。而nn.ModuleListnn.ModuleDict则没有实现内部forward函数。
  2. nn.Sequential需要严格按照顺序执行,而其它两个模块则可以任意调用。

下面分别进行介绍。

1.1 nn.Sequential

  • nn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的,所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的。
  • nn.Sequential中可以使用OrderedDict来指定每个module的名字。

1.2 nn.ModuleList

  • nn.ModuleList里面储存了不同 module,并自动将每个 moduleparameters 添加到网络之中的容器(注册),里面的module是按照List的形式顺序存储的,但是在forward中调用的时候可以随意组合。
  • 可以任意将 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面,方法和 Python 自带的 list 一样,也就是说它可以使用 extend,append 等操作。

1.3 nn.ModuleDict

  • ModuleDict可以像常规Python字典一样索引,同样自动将每个 moduleparameters 添加到网络之中的容器(注册)。
  • 同样的它可以使用OrderedDict、dict或者ModuleDict对它进行update,也就是追加。

2. nn.sequential

这里举两个例子来说明nn.sequential,一个是直接通过nn.Sequential添加子模块,另一个方法是使用OrderedDict来指定每个模块的名字。

下面两种方法可以达到同样的效果。

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,20,5),
          nn.ReLU(),
          nn.Conv2d(20,64,5),
          nn.ReLU()
        )
print(model)
print('='*50)
from collections import OrderedDict
# Using Sequential with OrderedDict. This is functionally the
# same as the above code
model = nn.Sequential(OrderedDict([
          ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
          ('relu1', nn.ReLU()),
          ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
          ('relu2', nn.ReLU())
        ]))

print(model)

输出:

Sequential(
  (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (1): ReLU()
  (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (3): ReLU()
)
==================================================
Sequential(
  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu1): ReLU()
  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu2): ReLU()
)

3. nn.ModuleList

一些常用方法:

  • append():在ModuleList后面添加网络层
  • extend():拼接两个ModuleList
  • insert():指定ModuleList中位置插入网络层
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(10)])

    def forward(self, x):
        # ModuleList can act as an iterable, or be indexed using ints
        for i, l in enumerate(self.linears):
            x = self.linears[i // 2](x) + l(x)
        return x

myNet = MyNet()
print(myNet)

输出:

MyModule(
  (linears): ModuleList(
    (0): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (1): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (2): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (3): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (4): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (5): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (6): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (7): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (8): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
    (9): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)
  )
)

4. nn.ModuleDict

一些常用方法:

  • clear(): 清空ModuleDict
  • items(): 返回可迭代的键值对(key-value pairs)
  • keys(): 返回字典的键(key)
  • values(): 返回字典的值(value)
  • pop(): 返回一对键值,并从字典中删除
  • update():添加dict、OrderedDict或者ModuleDict结构。
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        self.choices = nn.ModuleDict({
                'conv': nn.Conv2d(10, 10, 3),
                'pool': nn.MaxPool2d(3)
        })
        self.activations = nn.ModuleDict([
                ['lrelu', nn.LeakyReLU()],
                ['prelu', nn.PReLU()]
        ])

    def forward(self, x, choice, act):
        # x = self.choices[choice](x)
        # x = self.activations[act](x)
        return x
    
my_net = MyNet()
print(my_net)

输出如下,forward不管怎么设计,都不能很好的打印出my_net网络。

MyModule(
  (choices): ModuleDict(
    (conv): Conv2d(10, 10, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
    (pool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=3, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (activations): ModuleDict(
    (lrelu): LeakyReLU(negative_slope=0.01)
    (prelu): PReLU(num_parameters=1)
  )
)

5. 自行设计网络

(1)使用python的list添加(不可行)

import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(net_modlist, self).__init__()
        self.modlist = [
                       nn.Conv2d(1, 20, 5),
                       nn.ReLU(),
                        nn.Conv2d(20, 64, 5),
                        nn.ReLU()
                        ]

    def forward(self, x):
        for m in self.modlist:
            x = m(x)
        return x

my_net = MyNet()
print(my_net)

print('====================================')
for param in my_net.parameters():
    print(type(param.data), param.size())

输出如下,可以看到使用 Python 中的list形式添加卷积层和它们的 parameters 并没有自动注册到我们的网络中。

net_modlist()
====================================

(2)手动添加(可行)

也可以手工挨个的添加网络。

import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(net_modlist, self).__init__()
        self.conv2d_1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.ReLU = nn.ReLU()
        self.conv2d_2 = nn.Conv2d(20, 64, 5),

    def forward(self, x):
        x = self.conv2d_1(x)
        x = self.ReLU(x)
        x = self.conv2d_2(x)
        x = self.ReLU(x)
        return x

my_net = MyNet()
print(my_net)

print('====================================')
for param in my_net.parameters():
    print(type(param.data), param.size())

输出如下,可以看到手动设置也可以把添加的卷积层和它们的 parameters 注册到我们的网络中。

net_modlist(
  (conv2d_1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (ReLU): ReLU()
)
====================================
<class 'torch.Tensor'> torch.Size([20, 1, 5, 5])
<class 'torch.Tensor'> torch.Size([20])

参考:
nn.Sequential官网
nn.ModuleList官网
nn.ModuleDict官网

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