网络构建
神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的,mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现,在MindSpore中,Cell类是构建所有网络的基类,也是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell
,它由不同的子Cell
构成。使用这样的嵌套结构,可以简单地使用面向对象编程的思维,对神经网络结构进行构建和管理。
下面我们将构建一个用于Mnist数据集分类的神经网络模型。
定义模型类
当我们定义神经网络时,可以继承nn.Cell
类,在__init__
方法中进行子Cell的实例化和状态管理,在construct
方法中实现Tensor操作。
class Network(nn.Cell):
def __init__(self):
super().__init__()
self.flatten = nn.Flatten()
self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(
nn.Dense(28*28, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),
nn.ReLU(),
nn.Dense(512, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros")
)
def construct(self, x):
x = self.flatten(x)
logits = self.dense_relu_sequential(x)
return logits
模型层
本节中我们分解上节构造的神经网络模型中的每一层。首先我们构造一个shape为(3, 28, 28)的随机数据(3个28x28的图像),依次通过每一个神经网络层来观察其效果。
input_image = ops.ones((3, 28, 28), mindspore.float32)
print(input_image.shape)
模型参数
网络内部神经网络层具有权重参数和偏置参数(如nn.Dense
),这些参数会在训练过程中不断进行优化,可通过 model.parameters_and_names()
来获取参数名及对应的参数详情。
print(f"Model structure: {model}\n\n")
for name, param in model.parameters_and_names():
print(f"Layer: {name}\nSize: {param.shape}\nValues : {param[:2]} \n")