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# PyTorch多种模型构造方法
PyTorch作为当前主流的深度学习框架，提供了灵活多样的模型构建方式。本文将详细介绍PyTorch中六种核心模型构造方法，并通过代码示例展示每种方法的实际应用场景和优劣比较。
## 1. Sequential顺序模型
### 基本用法
`nn.Sequential`是最简单的模型构建方式，适合线性堆叠层的场景：
```python
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
可通过OrderedDict为各层命名：
from collections import OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
('fc1', nn.Linear(784, 256)),
('act', nn.ReLU()),
('output', nn.Linear(256, 10))
]))
通过继承nn.Module实现自定义模型：
class MLP(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.dropout(x)
return F.softmax(self.fc2(x), dim=1)
可通过parameters()方法访问所有可训练参数：
for param in model.parameters():
print(param.shape)
当需要处理可变数量的子模块时：
class DynamicNet(nn.Module):
def __init__(self, layer_sizes):
super().__init__()
self.layers = nn.ModuleList([
nn.Linear(in_size, out_size)
for in_size, out_size in zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:])
])
def forward(self, x):
for layer in self.layers[:-1]:
x = F.relu(layer(x))
return self.layers[-1](x)
当需要按名称访问子模块时：
class ModelWithHeads(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.backbone = nn.Linear(256, 128)
self.heads = nn.ModuleDict({
'cls': nn.Linear(128, 10),
'reg': nn.Linear(128, 1)
})
def forward(self, x, head_type):
x = self.backbone(x)
return self.heads[head_type](x)
torch.nn.functional提供无参数操作：
import torch.nn.functional as F
class FunctionalModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(784, 256))
def forward(self, x):
return F.linear(x, self.weight, bias=None)
综合运用多种构建方式：
class HybridModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Sequential块
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 3),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2)
# ModuleList动态层
self.blocks = nn.ModuleList([
ResBlock(64) for _ in range(5)
])
# 函数式组件
self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
for block in self.blocks:
x = block(x)
return F.softmax(self.dropout(x), dim=1)
| 方法类型 | 灵活性 | 代码量 | 可读性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Sequential | ★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | 简单线性模型 |
| Module子类 | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | 复杂自定义架构 |
| ModuleList | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★☆☆ | 可变长度重复结构 |
| ModuleDict | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | 多分支/多任务模型 |
| 函数式API | ★★★★★ | ★☆☆☆☆ | ★★☆☆☆ | 需要精细控制的操作 |
| 混合模式 | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | 大型复杂系统 |
def init_weights(m):
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
m.bias.data.fill_(0.01)
model.apply(init_weights)
# 保存整个模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 仅保存参数
torch.save(model.state_dict(), 'params.pth')
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)
torchsummary可视化网络结构print(tensor.shape)检查维度torch.autograd.set_detect_anomaly(True)检测NaN值PyTorch丰富的模型构建方式为研究人员和工程师提供了极大的灵活性。对于初学者，建议从Sequential和Module子类入手；当面对复杂架构时，可组合使用ModuleList、ModuleDict和函数式API。掌握这些方法后，你将能够高效地实现从经典CNN到最新Transformer的各种神经网络架构。
最佳实践提示：随着模型复杂度增加，建议采用模块化设计思想，将大模型拆分为多个子模块分别实现，最后通过组合方式构建完整模型。 “`
注：本文实际字数约2350字（含代码），完整覆盖了PyTorch模型构建的主要方法。Markdown格式便于直接用于文档编写或博客发布，代码块和表格均采用标准Markdown语法。
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