昇思25天学习打卡营第6天|网络构建

概念

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。

模型

通过继承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。
代码示例：

import mindspore
from mindspore import nn, ops# 定义Network对象
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# 实例化Network对象，并查看其结构
model = Network()
print(model)
# 运行结果：
'''
Network<(flatten): Flatten<>(dense_relu_sequential): SequentialCell<(0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>(1): ReLU<>(2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>(3): ReLU<>(4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>>>
'''# 构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个二维的Tensor输出，其包含每个类别的原始预测值
X = ops.ones((1, 28, 28), mindspore.float32)
logits = model(X)
# print logits
logits
# 运行结果（每次运行会有差异）：
'''
Tensor(shape=[1, 10], dtype=Float32, value=
[[-4.65525780e-04,  6.57478347e-03, -6.96604839e-04 ... -3.72665562e-03,  4.10947762e-03,  1.58382324e-03]])
'''# 通过一个nn.Softmax层实例来获得预测概率
pred_probab = nn.Softmax(axis=1)(logits)
y_pred = pred_probab.argmax(1)
print(f"Predicted class: {y_pred}")
# 运行结果（每次运行会有差异）：
# Predicted class: [1]

相关神经网络模型的API介绍：

• nn.Flatten：沿着从 start_dim 到 end_dim 的维度，对输入Tensor进行展平。
• nn.SequentialCell：构造Cell顺序容器。
• nn.Dense：全连接层。
• nn.ReLU：非线性激活函数层。逐元素计算ReLU（Rectified Linear Unit activation function）修正线性单元激活函数。
• nn.Softmax：非线性激活函数层。逐元素计算Softmax激活函数，它是二分类函数 mindspore.nn.Sigmoid 在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。

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。
代码示例：

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")

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