模型模块自定义
基础用法示例
神经网络模型由各种层(Layer)构成，MindSpore提供构造神经网络层的基础单元Cell，基于Cell进行神经网络封装。下面使用Cell构造经典模型AlexNet。
如图所示，AlexNet由5个卷积层与3个全连接层串联构成，我们使用mindspore.nn提供的神经网络层接口进行构造。
from mindspore import nn
下面的代码展示了如何使用nn.Cell快速构造AlexNet。其中：
顶层神经网络继承
nn.Cell，为嵌套结构；每个神经网络层都是
nn.Cell的子类；nn.SequentialCell可以在定义顺序结构的模型时进行简化。
class AlexNet(nn.Cell):
def __init__(self, num_classes=1000, dropout=0.5):
super().__init__()
self.features = nn.SequentialCell(
nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, pad_mode='pad', padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, pad_mode='pad', padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, pad_mode='pad', padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, pad_mode='pad', padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, pad_mode='pad', padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.classifier = nn.SequentialCell(
nn.Dropout(p=dropout),
nn.Dense(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(p=dropout),
nn.Dense(4096, 4096),
nn.ReLU(),
nn.Dense(4096, num_classes),
)
def construct(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.shape[0], 256 * 6 * 6)
x = self.classifier(x)
return x
在定义模型的过程中，construct方法内可使用Python语法进行模型结构的任意构造，如条件、循环等控制流语句。但在进行即时编译(Just
In
Time)时，需通过编译器进行语法解析，此时存在语法限制，具体参考：静态图语法支持。
完成模型构造后，我们构造一个单样本数据，将其送入实例化的AlexNet中，即可求得正向结果。
import numpy as np
import mindspore
from mindspore import Tensor
x = Tensor(np.random.randn(1, 3, 224, 224), mindspore.float32)
network = AlexNet()
logits = network(x)
print(logits.shape)
(1, 1000)
更多使用场景
除基础的网络结构构造外，我们分别对神经网络层(Layer)、损失函数(Loss)和优化器(Optimizer)，神经网络层需要的参数(Parameter)及其初始化方法(Initializer)的构造等场景进行详细介绍。