建立神经网络

Ascend GPU CPU 入门 模型开发

   

神经网络模型由多个数据操作层组成，mindspore.nn提供了各种网络基础模块。

在以下内容中，我们将以构建LeNet网络为例，展示MindSpore是如何建立神经网络模型的。

首先导入本文档需要的模块和接口，如下所示：

import numpy as np
import mindspore
import mindspore.nn as nn
from mindspore import Tensor

定义模型类

MindSpore的Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。当用户需要神经网络时，需要继承Cell类，并重写__init__方法和construct方法。

class LeNet5(nn.Cell):
    """
    Lenet网络结构
    """
    def __init__(self, num_class=10, num_channel=1):
        super(LeNet5, self).__init__()
        # 定义所需要的运算
        self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 6, 5, pad_mode='valid')
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5, pad_mode='valid')
        self.fc1 = nn.Dense(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Dense(120, 84)
        self.fc3 = nn.Dense(84, num_class)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()

    def construct(self, x):
        # 使用定义好的运算构建前向网络
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool2d(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.max_pool2d(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

模型层

本小节内容首先将会介绍LeNet网络中使用到Cell类的关键成员函数，然后通过实例化网络介绍如何利用Cell类访问模型参数。

nn.Conv2d

加入nn.Conv2d层，给网络中加入卷积函数，帮助神经网络提取特征。

conv2d = nn.Conv2d(1, 6, 5, has_bias=False, weight_init='normal', pad_mode='valid')
input_x = Tensor(np.ones([1, 1, 32, 32]), mindspore.float32)

print(conv2d(input_x).shape)

(1, 6, 28, 28)

nn.ReLU

加入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。

relu = nn.ReLU()
input_x = Tensor(np.array([-1, 2, -3, 2, -1]), mindspore.float16)
output = relu(input_x)

print(output)

[0. 2. 0. 2. 0.]

nn.MaxPool2d

初始化nn.MaxPool2d层，将6×28×28的数组降采样为6×14×14的数组。

max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
input_x = Tensor(np.ones([1, 6, 28, 28]), mindspore.float32)

print(max_pool2d(input_x).shape)

(1, 6, 14, 14)

nn.Flatten

初始化nn.Flatten层，将16×5×5的数组转换为400个连续数组。

flatten = nn.Flatten()
input_x = Tensor(np.ones([1, 16, 5, 5]), mindspore.float32)
output = flatten(input_x)

print(output.shape)

(1, 400)

nn.Dense

初始化nn.Dense层，对输入矩阵进行线性变换。

dense = nn.Dense(400, 120, weight_init='normal')
input_x = Tensor(np.ones([1, 400]), mindspore.float32)
output = dense(input_x)

print(output.shape)

(1, 120)

模型参数

网络内部的卷积层和全连接层等实例化后，即具有权重和偏置，这些权重和偏置参数会在之后训练中进行优化。nn.Cell中使用parameters_and_names()方法访问所有参数。

在示例中，我们遍历每个参数，并打印网络各层名字和属性。

model = LeNet5()
for m in model.parameters_and_names():
    print(m)

('conv1.weight', Parameter (name=conv1.weight, shape=(6, 1, 5, 5), dtype=Float32, requires_grad=True))
('conv2.weight', Parameter (name=conv2.weight, shape=(16, 6, 5, 5), dtype=Float32, requires_grad=True))
('fc1.weight', Parameter (name=fc1.weight, shape=(120, 400), dtype=Float32, requires_grad=True))
('fc1.bias', Parameter (name=fc1.bias, shape=(120,), dtype=Float32, requires_grad=True))
('fc2.weight', Parameter (name=fc2.weight, shape=(84, 120), dtype=Float32, requires_grad=True))
('fc2.bias', Parameter (name=fc2.bias, shape=(84,), dtype=Float32, requires_grad=True))
('fc3.weight', Parameter (name=fc3.weight, shape=(10, 84), dtype=Float32, requires_grad=True))
('fc3.bias', Parameter (name=fc3.bias, shape=(10,), dtype=Float32, requires_grad=True))