神经网络搭建实战与Sequential的使用

本文主要是介绍神经网络搭建实战与Sequential的使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、需要处理的图像

二、对上述图片用代码表示：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linearclass SUN(nn.Module):def __init__(self):super(SUN, self).__init__()self.conv1 = Conv2d(3, 32, 5, padding=2)self.maxpool1 = MaxPool2d(2)self.conv2 = Conv2d(32, 32, 2,padding=2)self.maxpool2 = MaxPool2d(2)self.conv3 = Conv2d(32, 64, 5, padding=2)self.maxpool3 = MaxPool2d(2)self.flatten = Flatten()self.linear1 = Linear(1024, 64)self.linear2 = Linear(64, 10)def forward(self,x):x = self.conv1(x)x = self.maxpool1(x)x = self.conv2(x)x = self.maxpool2(x)x = self.conv3(x)x = self.maxpool3(x)x = self.flatten(x)x = self.linear1(x)x = self.linear2(x)return xsun = SUN()
print(sun)# 写完网络检查网络的正确性，因为即使改变其中的一些参数，该网络还是能够正常的运行，所以需要检验
# 创建一个假象的输入
input = torch.ones((64,3,32,32))
output = sun(input)
print(output.shape)

实现的结果：

三、用 Sequential简化

但是，在class的使用中，频繁的写self.....是非常复杂，不简洁的，于是有了Sequential：

代码如下简洁：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequentialclass SUN(nn.Module):def __init__(self):super(SUN, self).__init__()   self.model1 = Sequential(Conv2d(3, 32, 5, padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32, 32, 2, padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32, 64, 5, padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024, 64),Linear(64, 10) )def forward(self, x):   x =self.model1(x)return xsun = SUN()
print(sun)# 写完网络检查网络的正确性，因为即使改变其中的一些参数，该网络还是能够正常的运行，所以需要检验
# 创建一个假象的输入
input = torch.ones((64,3,32,32))
output = sun(input)
print(output.shape)

实现的结果是一样的，但是，较为的简洁。

四、使用tensorboard可视化

# 使用tensorboard来可视化：
writer = SummaryWriter("logs_seq")
writer.add_graph(sun, input)
writer.close()

注意，此处使用的是add_graph（）。

tensorboard中的add_graph方法用于可视化ptorch模型的计算图。‌TensorBoard是一个强大的可视化工具，它允许用户以交互式的方式查看和理解模型的训练过程和结构。在PyTorch中，add_graph方法是SummaryWriter类的一个功能，它可以将PyTorch模型的计算图以图形化的形式展示出来。通过这种方法，用户可以直观地看到模型中各个操作之间的依赖关系，以及数据在模型中的流动情况。这对于理解模型的内部工作机制、调试模型以及优化模型设计都非常有帮助。

tensorboard显示不出来的问题：使用了下述语句查看：

tensorboard --logdir =learningplan1/logs_seq

结果：

对其改正：加入端口6007

tensorboard --logdir=learningplan1/logs_seq --port=6007

最终正确查看，注：双击可以打开网络：

输入，经过搭建的SUN网络到达输出。

通过双击网络模块，可查询相关的参数等：

网络搭建成功。
 

 

 

这篇关于神经网络搭建实战与Sequential的使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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