pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型

前言：类似于keras中的序贯模型，当一个模型较简单的时候，我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。这个模型也是继承自Module类的，关于这个类，后面的文章会详细介绍。

一、关于Sequential类的简介

先来看一下它的定义吧，在之前，我们首先需要明确一个特别重要的观念，那就是——torch的核心是Module类，

Module类在下面这个模块中：

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1.1.0\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py

Sequential继承自Module，在下面这个模块里面：

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1.1.0\Lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py

这样看起来，Sequential似乎是一个容器，的确，他确确实实是可以作为一个容器包装机各层，我在下一篇文章会说到，这里还是先简单看一下它的定义：

class Sequential(Module): # 继承Module
    def __init__(self, *args):  # 重写了构造函数
    def _get_item_by_idx(self, iterator, idx):
    def __getitem__(self, idx):
    def __setitem__(self, idx, module):
    def __delitem__(self, idx):
    def __len__(self):
    def __dir__(self):
    def forward(self, input):  # 重写关键方法forward

这里还看一下这个所谓的container.py里面还有哪些“容器”存在：

class Container(Module):
class Sequential(Module)：
class ModuleList(Module)：
class ModuleDict(Module):
class ParameterList(Module):
class ParameterDict(Module):

二、Sequential类不同的实现（3种实现）

2.1 最简单的序贯模型(直接堆叠)

import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
                  nn.Conv2d(1,20,5),
                  nn.ReLU(),
                  nn.Conv2d(20,64,5),
                  nn.ReLU()
                )
 
print(model)
print(model[2]) # 通过索引获取第几个层
'''运行结果为：
Sequential(
  (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (1): ReLU()
  (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (3): ReLU()
)
Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
'''

注意：这样做有一个问题，每一个层是没有名称，默认的是以0、1、2、3来命名，从上面的运行结果也可以看出。

2.2 给每一个层添加名称（传入OrderDict()）

import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
                  ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
                  ('relu1', nn.ReLU()),
                  ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
                  ('relu2', nn.ReLU())
                ]))
 
print(model)
print(model[2]) # 通过索引获取第几个层
'''运行结果为：
Sequential(
  (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu1): ReLU()
  (conv2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu2): ReLU()
)
Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
'''

注意：从上面的结果中可以看出，这个时候每一个层都有了自己的名称，但是此时需要注意，我并不能够通过名称直接获取层，依然只能通过索引index，即

model[2] 是正确的

model["conv2"] 是错误的

这其实是由它的定义实现的，看上面的Sequenrial类的定义可知，只支持index访问（getitem_by_index）。

2.3 Sequential的第三种实现(通过.add_module()逐个添加)

import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict
model = nn.Sequential()
model.add_module("conv1",nn.Conv2d(1,20,5))
model.add_module('relu1', nn.ReLU())
model.add_module('conv2', nn.Conv2d(20,64,5))
model.add_module('relu2', nn.ReLU())
 
print(model)
print(model[2]) # 通过索引获取第几个层

熟悉keras的小伙伴在这里一定特别熟悉，这不就是keras的做法嘛，的确是的，但是Sequential里面好像并没有定义

add_module()方法啊，实际上，这个方法是定义在它的父类Module里面的，Sequential继承了而已，它的定义如下：

def add_module(self, name, module):

总结：上面的3种定义顺序模型的方法是较为常见的，但是我们说了Sequential除了本身可以用来定义模型之外，它还可以包装层，把几个层包装起来像一个块一样，这在后面会说到。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27825451/java/article/details/90551513