今天小编给大家分享一下pytorch网络模型构建场景的问题如何解决的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
网络模型构建中的问题
1 输入变量是Tensor张量
各个模块和网络模型的输入， 一定要是
tensor张量；
可以用一个列表存放多个张量。
如果是张量维度不够，需要升维度，
可以先使用
torch.unsqueeze(dim = expected)
然后再使用
torch.cat(dim )进行拼接；
需要传递梯度的数据，禁止使用
numpy， 也禁止先使用numpy，然后再转换成张量的这种情况出现；
这是因为pytorch的机制是只有是
Tensor张量的类型，才会有梯度等属性值，如果是numpy这些类别，这些变量并会丢失其梯度值。
2 __init__()方法使用
class ex: def __init__(self): pass
__init__方法必须接受至少一个参数即self，
Python中，self是指向该对象本身的一个引用，
通过在类的内部使用self变量，
类中的方法可以访问自己的成员变量，简单来说，self.varname的意义为”访问该对象的varname属性“
当然，
__init__()中可以封装任意的程序逻辑，这是允许的，init()方法还接受任意多个其他参数，允许在初始化时提供一些数据，例如，对于刚刚的worker类，可以这样写：
class worker: def __init__(self,name,pay): self.name=name self.pay=pay
这样，在创建worker类的对象时，必须提供name和pay两个参数：
b=worker('Jim',5000)Python会自动调用worker.init()方法，并传递参数。
细节参考这里init方法
3 内置函数setattr()
此时，可以使用python自带的内置函数
setattr(), 和对应的
getattr()
setattr(object, name, value)
object – 对象。
name – 字符串，对象属性。
value – 属性值。
对已存在的属性进行赋值：
>>>class A(object):
... bar = 1
...
>>> a = A()
>>> getattr(a, 'bar') # 获取属性 bar 值
1
>>> setattr(a, 'bar', 5) # 设置属性 bar 值
>>> a.bar
5
如果属性不存在会创建一个新的对象属性，并对属性赋值:
>>>class A():
... name = "runoob"
...
>>> a = A()
>>> setattr(a, "age", 28)
>>> print(a.age)
28
>>>
setattr() 语法
setattr(object, name, value)
object – 对象。
name – 字符串，对象属性。
value – 属性值。
4 网络模型的构建
注意到， 在python的
__init__()函数中，
self本身就是该类的对象的一个引用，即self是指向该对象本身的一个引用，
利用上述这一点，当在神经网络中，
需要给多个属性进行实例化时，
且这多个属性使用的是同一个类进行实例化.
则使用
setattr(self, string, object1)添加属性；
class Temporal_GroupTrans(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10,num_groups=35, drop_prob=0.5, pretrained= True): super(Temporal_GroupTrans, self).__init__() conv_block = Basic_slide_conv() for i in range( num_groups): setattr(self, "group" + str(i), conv_block) # 自定义transformer模型的初始化， CustomTransformerModel() 在该类中传入初始化模型的参数, # nip:512 输入序列中，每个列向量的编码维度， 16: 注意力头的个数 # 600: 中间mlp 隐藏层的维数, 6: 堆叠transforEncode 编码模块的个数； self.trans_model = CustomTransformerModel(512,16,600, 6,droupout=0.5,nclass=4)
则使用
getattr(self, string, object1)获取属性；
trans_input_sequence = [] for i in range(0, num_groups, ): # 每组语谱图的大小是一个 (bt, ch,96,12)的矩阵,组与组之间没有重叠； cur_group = x[:, :, :, 12 * i:12 * (i + 1)] # VARIABLE_fun = "self.group" # 每一组，与之对应的卷积模块； # cur_fun = eval(VARIABLE_fun + str(i )) cur_fun = getattr(self, 'group'+str(i)) cur_group_out = cur_fun(cur_group).unsqueeze(dim=1) # [bt,1, 512] trans_input_sequence.append(cur_group_out)