深度学习——管理模型的参数

改编自李沐老师《动手深度学习》5.2. 参数管理 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

  在深度学习中，一旦我们选择了模型架构并设置了超参数，我们就会进入训练阶段。训练的目标是找到能够最小化损失函数的模型参数。这些参数在训练后用于预测，有时我们也需要将它们提取出来，以便在其他环境中使用，或者保存模型以便在其他软件中执行，甚至是为了科学理解而进行检查。

参数访问

访问模型参数

在PyTorch中，我们可以通过模型的层来访问参数。每一层都有自己的参数，比如权重和偏置。我们可以通过索引来访问这些参数。

import torch
from torch import nn# 定义一个简单的模型
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
X = torch.rand(size=(2, 4))
output = net(X)

我们可以通过索引来检查模型中特定层的参数。

# 打印第二层（全连接层）的参数
print(net[2].state_dict())

这会显示第二层的权重和偏置，它们是模型学习的关键部分。

访问特定参数的值

我们可以进一步提取特定参数的值。这通常在我们需要对参数进行特定操作时非常有用。

# 打印第二层的偏置参数
print(net[2].bias)
print(net[2].bias.data)

参数是复合对象，包含值、梯度和其他信息。在没有进行反向传播的情况下，参数的梯度处于初始状态。

一次性访问所有参数

当需要对所有参数执行操作时，可以一次性访问所有参数。这在处理大型模型时尤其有用。

# 打印所有层的参数名称和形状
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])

从嵌套块收集参数

当模型由多个子模块组成时，我们可以通过类似列表索引的方式来访问这些子模块的参数。

# 定义一个子模块
def block1():return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())# 定义一个包含多个子模块的模型
def block2():net = nn.Sequential()for i in range(4):net.add_module(f'block {i}', block1())return net# 创建一个包含嵌套子模块的模型
rgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
output = rgnet(X)# 打印模型结构
print(rgnet)# 访问嵌套子模块的参数
print(rgnet[0][1][0].bias.data)

参数初始化

内置初始化

PyTorch提供了多种预置的初始化方法，我们可以根据需要选择。

# 初始化所有权重为高斯随机变量，偏置为0
def init_normal(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_normal)

自定义初始化

有时，我们需要自定义初始化方法来满足特定的需求。

# 自定义初始化方法
def my_init(m):if type(m) == nn.Linear:print("Init", *[(name, param.shape)for name, param in m.named_parameters()][0])nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5net.apply(my_init)

参数绑定

有时我们希望在多个层间共享参数。在PyTorch中，我们可以通过引用同一个层的参数来实现这一点。

# 定义一个共享层
shared = nn.Linear(8, 8)# 使用共享层构建模型
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),shared, nn.ReLU(),shared, nn.ReLU(),nn.Linear(8, 1))
output = net(X)# 检查参数是否相同
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])# 改变一个参数，另一个也会改变
net[2].weight.data[0, 0] = 100
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])

这个例子展示了如何在模型的不同层之间共享参数，以及如何通过改变一个参数来影响另一个参数。这种技术在构建复杂的神经网络时非常有用。