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Python Gluon參數(shù)和模塊命名操作教程

更新時間：2019年12月18日 11:57:05 作者：團(tuán)長sama

這篇文章主要介紹了Python Gluon參數(shù)和模塊命名操作,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了Python Gluon模塊功能及基本使用技巧,需要的朋友可以參考下

Gluon參數(shù)和模塊命名教程

在gluon里，每個參數(shù)和塊都有一個名字（和前綴）。參數(shù)名可以由用戶指定，block名也可以由用戶指定，也可以自動創(chuàng)建。

本教程中，我們將討論命名方面的最佳實(shí)踐。首先，import MXNet和Gluon

from __future__ import print_function
import mxnet as mx
from mxnet import gluon

Blocks命名

在創(chuàng)建block時，可以指定一個前綴給它：

mydense = gluon.nn.Dense(100, prefix='mydense_')
print(mydense.prefix)
mydense_

若沒有指定前綴，gluon會自動生成一個前綴

dense0 = gluon.nn.Dense(100)
print(dense0.prefix)
dense0_

當(dāng)你創(chuàng)建更多同類塊時，它們將遞增后綴命名，以避免沖突：

dense1 = gluon.nn.Dense(100)
print(dense1.prefix)
dense1_

參數(shù)命名

blocks中的參數(shù)將用過將block的前綴添加到參數(shù)的名稱來命名:

print(dense0.collect_params())
dense0_ (
 Parameter dense0_weight (shape=(100, 0), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter dense0_bias (shape=(100,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
)

名稱空間

為了管理嵌套block的名稱，每個塊附加有一個name_scope（名稱空間）。在name_scope中創(chuàng)建的block都會在其名稱前加上父block的名稱。

我們將定義一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說明這點(diǎn)：

class Model(gluon.Block):
 def __init__(self, **kwargs):
  super(Model, self).__init__(**kwargs)
  with self.name_scope():
   self.dense0 = gluon.nn.Dense(20)
   self.dense1 = gluon.nn.Dense(20)
   self.mydense = gluon.nn.Dense(20, prefix='mydense_')
 def forward(self, x):
  x = mx.nd.relu(self.dense0(x))
  x = mx.nd.relu(self.dense1(x))
  return mx.nd.relu(self.mydense(x))

現(xiàn)在實(shí)例化這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

注意：model0.dense0的名稱是model0_dense0_而非dense0_
注意：我們指定model.mydense的前綴為mydense_，它的父類前綴會自動生成并添加到前面變成model0_mydense_

這里的名稱前綴和變量名model0沒有關(guān)系，這里就算把model0換成其他變量名比如net，前綴還是model?，? 表示這是一個遞增的數(shù)字，這里的名稱前綴和class Model有關(guān) 若將類名Model換成Hodel，那么后面的前綴都會變成 hodel?

model0 = Model()
model0.initialize()
model0(mx.nd.zeros((1, 20)))
print(model0.prefix)
print(model0.dense0.prefix)
print(model0.dense1.prefix)
print(model0.mydense.prefix)
model0_
model0_dense0_
model0_dense1_
model0_mydense_

若我們再次實(shí)例化Model，在Dense前會生成一個不同的名稱。

注意:model1.dense0的名稱依然是dense0_而非dense2_，遵循之前在model0中創(chuàng)建的dense層的命名規(guī)則。這是因?yàn)槊總€model的命名空間是相互獨(dú)立

model1 = Model()
print(model1.prefix)
print(model1.dense0.prefix)
print(model1.dense1.prefix)
print(model1.mydense.prefix)
model1_
model1_dense0_
model1_dense1_
model1_mydense_

建議手動為頂層的model指定一個前綴，即model = Model(prefix=‘mymodel_')，以避免命名時可能出現(xiàn)的混淆。

相同的規(guī)則同樣適用于像Sequential這類容器block.name_scope 既可以在__init__內(nèi)使用，也可以在__init__ 外使用：

注意：這里Sequential也有參數(shù)prefix，是可以自己指定名稱的，不指定的話就叫Sequential

net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
 net.add(gluon.nn.Dense(20))
 net.add(gluon.nn.Dense(20))
print(net.prefix)
print(net[0].prefix)
print(net[1].prefix)
sequential0_
sequential0_dense0_
sequential0_dense1_

gluon.model_zoo也一樣

net = gluon.nn.Sequential()
with net.name_scope():
 net.add(gluon.model_zoo.vision.alexnet(pretrained=True))
 net.add(gluon.model_zoo.vision.alexnet(pretrained=True))
print(net.prefix, net[0].prefix, net[1].prefix)
sequential1_ sequential1_alexnet0_ sequential1_alexnet1_

保存和載入

由于model0和model1有不同的前綴，所以它們的參數(shù)是有不同名字的：

print(model0.collect_params(), '\n')
print(model1.collect_params())
model0_ (
 Parameter model0_dense0_weight (shape=(20L, 20L), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model0_dense0_bias (shape=(20L,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model0_dense1_weight (shape=(20L, 20L), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model0_dense1_bias (shape=(20L,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model0_mydense_weight (shape=(20L, 20L), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model0_mydense_bias (shape=(20L,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
) 
model1_ (
 Parameter model1_dense0_weight (shape=(20, 0), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model1_dense0_bias (shape=(20,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model1_dense1_weight (shape=(20, 0), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model1_dense1_bias (shape=(20,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model1_mydense_weight (shape=(20, 0), dtype=<type 'numpy.float32'>)
 Parameter model1_mydense_bias (shape=(20,), dtype=<type 'numpy.float32'>)
)

若你嘗試將model0的參數(shù)載入到model1中，你將會得到一個名稱不匹配的錯誤

model0.collect_params().save('model.params')
try:
 model1.collect_params().load('model.params', mx.cpu())
except Exception as e:
 print(e)

Parameter 'model1_dense0_weight' is missing in file 'model.params', which contains parameters: 'model0_mydense_weight', 'model0_dense1_bias', 'model0_dense1_weight', 'model0_dense0_weight', 'model0_dense0_bias', 'model0_mydense_bias'. Please make sure source and target networks have the same prefix.

為了解決這個問題，我們使用save_parameters/load_parameters而不是 collect_params 和save/load. save_parameters。使用模型結(jié)構(gòu)而非參數(shù)名稱來匹配參數(shù)。

model0.save_parameters('model.params')
model1.load_parameters('model.params')
print(mx.nd.load('model.params').keys())
['dense0.bias', 'mydense.bias', 'dense1.bias', 'dense1.weight', 'dense0.weight', 'mydense.weight']

替換網(wǎng)絡(luò)中的block并進(jìn)行fine-turning

有時需要加載一些預(yù)訓(xùn)練的模型，并替換其中某些block并進(jìn)行fine-turning。

For example, the alexnet in model zoo has 1000 output dimensions, but maybe you only have 100 classes in your application.

例如，alexnet有1000個輸出維度但你只有100類。

我們首先載入預(yù)訓(xùn)練的AlexNet

在Gluon Model Zoo，所有圖像分類模型的格式都是特征提取層叫 features ，輸出層叫 output.
注意到輸出層是一個dense block，有1000個維度的輸出

alexnet = gluon.model_zoo.vision.alexnet(pretrained=True)
print(alexnet.output)
print(alexnet.output.prefix)
Dense(4096 -> 1000, linear)
alexnet0_dense2_

改變輸出為100維，使用一個新block替換它

with alexnet.name_scope():
 alexnet.output = gluon.nn.Dense(100)
alexnet.output.initialize()
print(alexnet.output)
print(alexnet.output.prefix)
Dense(None -> 100, linear)
alexnet0_dense3_

原文：http://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/tutorials/gluon/naming.html

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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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