Torch7入门续集（四）----利用Table layers构建灵活的网络

总说

先附加几个有用的。

replace(function)

这个可以是将function应用到net中每一层上。比如，我们可以将model中的nn.Dropout替换成nn.Identity()，显然传入的参数module随便写成什么变量，都指某一层。

model:replace(function(module)
   if torch.typename(module) == 'nn.Dropout' then
      return nn.Identity()
   else
      return module
   end
end)

apply(function)

这个和上面的类似，也是对每一层进行操作。

local function weights_init(m)
   local name = torch.type(m)
   if name:find('Convolution') then
      m.weight:normal(0.0, 0.02)
      m.bias:fill(0)
   elseif name:find('BatchNormalization') then
      if m.weight then m.weight:normal(1.0, 0.02) end
      if m.bias then m.bias:fill(0) end
   end
end

-- define net
...
net:apply(weights_init)  --这样就把net的每一层自定义初始化参数了

remove和insert

有时候我们想直接移除某一层，或是中间添加一层。

model = nn.Sequential()
model:add(nn.Linear(10, 20))
model:add(nn.Linear(20, 20))
model:add(nn.Linear(20, 30))

-- 直接写移除的层的index即可
model:remove(2)
> model
nn.Sequential {
  [input -> (1) -> (2) -> output]
  (1): nn.Linear(10 -> 20)
  (2): nn.Linear(20 -> 30)
}

对于insert，

model = nn.Sequential()
model:add(nn.Linear(10, 20))
model:add(nn.Linear(20, 30))
-- 希望插入的Linear(20,20)在model中的第二层
model:insert(nn.Linear(20, 20),