昇思25天学习打卡营第6天|网络构建

构建神经网络模型是深度学习中的关键步骤。MindSpore提供了丰富的神经网络层和操作，通过继承nn.Cell类，可以方便地定义和管理复杂的网络结构。Cell类是MindSpore中所有网络的基类，使用它可以将不同的子Cell嵌套在一起，从而灵活地构建神经网络模型。

通过面向对象编程的思维，我们可以在__init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，并在construct方法中实现具体的前向传播逻辑。这样的设计使得神经网络的构建过程简洁明了，易于维护和扩展。

在构建用于MNIST数据集分类的模型时，我们定义了一个包含两层全连接层和ReLU激活函数的网络。这个模型首先将28x28的图像展平为一维向量，然后通过全连接层进行处理，最终输出10维的分类结果。

此外，通过打印模型结构和参数，可以直观地查看网络的层次和各层参数，有助于调试和优化模型。利用MindSpore提供的这些工具和方法，可以高效地构建、训练和部署深度学习模型。

网络构建

神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的，mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现，在MindSpore中，Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell，它由不同的子Cell构成。使用这样的嵌套结构，可以简单地使用面向对象编程的思维，对神经网络结构进行构建和管理。

下面我们将构建一个用于Mnist数据集分类的神经网络模型。

[ ]:

%%capture captured_output

# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号

!pip uninstall mindspore -y

!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

[1]:

import mindspore

from mindspore import nn, ops

定义模型类

当我们定义神经网络时，可以继承nn.Cell类，在__init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，在construct方法中实现Tensor操作。

construct意为神经网络（计算图）构建，相关内容详见使用静态图加速。

[2]:

class Network(nn.Cell):

    def __init__(self):

        super().__init__()

        self.flatten = nn.Flatten()

        self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(

            nn.Dense(28*28, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),

            nn.ReLU(),

            nn.Dense(512, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),

            nn.ReLU(),

            nn.Dense(512, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros")

    def construct(self, x):

        x = self.flatten(x)

        logits = self.dense_relu_sequential(x)

        return logits

构建完成后，实例化Network对象，并查看其结构。

[3]:

model = Network()

print(model)

[3]:

Network<
  (flatten): Flatten<>
  (dense_relu_sequential): SequentialCell<
    (0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>
    (1): ReLU<>
    (2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>
    (3): ReLU<>
    (4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>
    >
  >

我们构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个十维的Tensor输出，其包含每个类别的原始预测值。

model.construct()方法不可直接调用。

[4]:

X = ops.ones((1, 28, 28), mindspore.float32)

logits = model(X)

# print logits

logits

[4]:

Tensor(shape=[1, 10], dtype=Float32, value=
[[-5.08734025e-04,  3.39190010e-04,  4.62840870e-03 ... -1.20305456e-03, -5.05689112e-03,  3.99264274e-03]])

在此基础上，我们通过一个nn.Softmax层实例来获得预测概率。

[5]:

pred_probab = nn.Softmax(axis=1)(logits)

y_pred = pred_probab.argmax(1)

print(f"Predicted class: {y_pred}")

Predicted class: [4]

模型层

本节中我们分解上节构造的神经网络模型中的每一层。首先我们构造一个shape为(3, 28, 28)的随机数据（3个28x28的图像），依次通过每一个神经网络层来观察其效果。

[6]:

input_image = ops.ones((3, 28, 28), mindspore.float32)

print(input_image.shape)

[6]:

(3, 28, 28)

nn.Flatten

实例化nn.Flatten层，将28x28的2D张量转换为784大小的连续数组。

[7]:

flatten = nn.Flatten()

flat_image = flatten(input_image)

print(flat_image.shape)

[7]:

(3, 784)

nn.Dense

nn.Dense为全连接层，其使用权重和偏差对输入进行线性变换。

[8]:

layer1 = nn.Dense(in_channels=28*28, out_channels=20)

hidden1 = layer1(flat_image)

print(hidden1.shape)

[8]:

(3, 20)

nn.ReLU

nn.ReLU层给网络中加入非线性的激活函数，帮助神经网络学习各种复杂的特征。

[9]:

print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")

hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)

print(f"After ReLU: {hidden1}")

Before ReLU: [[-0.04736331  0.2939465  -0.02713677 -0.30988005 -0.11504349 -0.11661264
   0.18007928  0.43213072  0.12091967 -0.17465964  0.53133243  0.12605792
   0.01825903  0.01287796  0.17238477 -0.1621131  -0.0080034  -0.24523425
  -0.10083733  0.05171938]
 [-0.04736331  0.2939465  -0.02713677 -0.30988005 -0.11504349 -0.11661264
   0.18007928  0.43213072  0.12091967 -0.17465964  0.53133243  0.12605792
   0.01825903  0.01287796  0.17238477 -0.1621131  -0.0080034  -0.24523425
  -0.10083733  0.05171938]
 [-0.04736331  0.2939465  -0.02713677 -0.30988005 -0.11504349 -0.11661264
   0.18007928  0.43213072  0.12091967 -0.17465964  0.53133243  0.12605792
   0.01825903  0.01287796  0.17238477 -0.1621131  -0.0080034  -0.24523425
  -0.10083733  0.05171938]]


After ReLU: [[0.         0.2939465  0.         0.         0.         0.
  0.18007928 0.43213072 0.12091967 0.         0.53133243 0.12605792
  0.01825903 0.01287796 0.17238477 0.         0.         0.
  0.         0.05171938]
 [0.         0.2939465  0.         0.         0.         0.
  0.18007928 0.43213072 0.12091967 0.         0.53133243 0.12605792
  0.01825903 0.01287796 0.17238477 0.         0.         0.
  0.         0.05171938]
 [0.         0.2939465  0.         0.         0.         0.
  0.18007928 0.43213072 0.12091967 0.         0.53133243 0.12605792
  0.01825903 0.01287796 0.17238477 0.         0.         0.
  0.         0.05171938]]

nn.SequentialCell

nn.SequentialCell是一个有序的Cell容器。输入Tensor将按照定义的顺序通过所有Cell。我们可以使用SequentialCell来快速组合构造一个神经网络模型。

[10]:

seq_modules = nn.SequentialCell(

    flatten,

    layer1,

    nn.ReLU(),

    nn.Dense(20, 10)

logits = seq_modules(input_image)

print(logits.shape)

[10]:

(3, 10)

nn.Softmax

最后使用nn.Softmax将神经网络最后一个全连接层返回的logits的值缩放为[0, 1]，表示每个类别的预测概率。axis指定的维度数值和为1。

[11]:

softmax = nn.Softmax(axis=1)

pred_probab = softmax(logits)

模型参数

网络内部神经网络层具有权重参数和偏置参数（如nn.Dense），这些参数会在训练过程中不断进行优化，可通过 model.parameters_and_names() 来获取参数名及对应的参数详情。

[12]:

print(f"Model structure: {model}\n\n")

for name, param in model.parameters_and_names():

    print(f"Layer: {name}\nSize: {param.shape}\nValues : {param[:2]} \n")

Model structure: Network<
  (flatten): Flatten<>
  (dense_relu_sequential): SequentialCell<
    (0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>
    (1): ReLU<>
    (2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>
    (3): ReLU<>
    (4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>
    >
  >


Layer: dense_relu_sequential.0.weight
Size: (512, 784)
Values : [[-0.01491369  0.00353318 -0.00694948 ...  0.01226766 -0.00014423
   0.00544263]
 [ 0.00212971  0.0019974  -0.00624789 ... -0.01214037  0.00118004
  -0.01594325]] 

Layer: dense_relu_sequential.0.bias
Size: (512,)
Values : [0. 0.] 

Layer: dense_relu_sequential.2.weight
Size: (512, 512)
Values : [[ 0.00565423  0.00354313  0.00637383 ... -0.00352688  0.00262949
   0.01157355]
 [-0.01284141  0.00657666 -0.01217057 ...  0.00318963  0.00319115
  -0.00186801]] 

Layer: dense_relu_sequential.2.bias
Size: (512,)
Values : [0. 0.] 

Layer: dense_relu_sequential.4.weight
Size: (10, 512)
Values : [[ 0.0087168  -0.00381866 -0.00865665 ... -0.00273731 -0.00391623
   0.00612853]
 [-0.00593031  0.0008721  -0.0060081  ... -0.00271535 -0.00850481
  -0.00820513]] 

Layer: dense_relu_sequential.4.bias
Size: (10,)
Values : [0. 0.]

更多内置神经网络层详见mindspore.nn API。