《昇思25天学习打卡营第5天 | mindspore 网络构建 Cell 常见用法》
1. 背景:
使用 mindspore 学习神经网络,打卡第五天;
2. 训练的内容:
使用 mindspore 的 nn.Cell 构建常见的网络使用方法;
3. 常见的用法小节:
支持一系列常用的 nn 的操作
3.1 nn.Cell 网络构建:
nn.Cell 基类的构建
构建一个用于Mnist数据集分类的神经网络模型
import mindspore
from mindspore import nn, ops
# 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
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="zero"),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
)
# model.construct()方法不可直接调用
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
3.2 常见 nn 的模块的使用
- nn.Flatten() 将 2D Tensor 转换成连续数组
- nn.Dense: 全连接层,其使用权重和偏差对输入进行线性变换
- 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。
- nn.Softmax: 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
nn.SequentialCell: 一个有序的Cell容器。输入Tensor将按照定义的顺序通过所有Cell。
# 分解介绍
# 输入参数
input_image = ops.ones((3, 28, 28), mindspore.float32)
print(input_image.shape)
# 将28x28的2D张量转换为784大小的连续数组
flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.shape)
# nn.Dense为全连接层,其使用权重和偏差对输入进行线性变换
layer1 = nn.Dense(in_channels=28*28, out_channels=20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.shape)
# 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。
print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
print(f"After ReLU: {hidden1}")
# 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nn.SequentialCell来快速组合构造一个神经网络模型。
seq_modules = nn.SequentialCell(
flatten,
layer1,
nn.ReLU(),
nn.Dense(20, 10)
)
logits = seq_modules(input_image)
print(logits.shape)
# 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
softmax = nn.Softmax(axis=1)
pred_probab = softmax(logits)
# 模型参数
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")
活动参与链接:
https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp
原文地址:https://blog.csdn.net/comedate/article/details/140138232
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