4.2 模型参数的访问、初始化和共享

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导入需要的库，init模块包含了多种模型初始化方法。定义一个含单隐藏层的多层感知机。

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import torch
from torch import nn
from torch.nn import init

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 3), nn.ReLU(), nn.Linear(3, 1))  # pytorch已进行默认初始化

print(net)
X = torch.rand(2, 4)
Y = net(X).sum()

输出：

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Sequential(
  (0): Linear(in_features=4, out_features=3, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=3, out_features=1, bias=True)
)

访问模型参数

对于Sequential实例中含模型参数的层，可以通过Module类的parameters()或者named_parameters方法来访问所有参数（以迭代器的形式返回），后者除了返回参数Tensor外还会返回其名字。下面，访问多层感知机net的所有参数：

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print(type(net.named_parameters()))
for name, param in net.named_parameters():
    print(name, param.size())

输出：

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<class 'generator'>
0.weight torch.Size([3, 4])
0.bias torch.Size([3])
2.weight torch.Size([1, 3])
2.bias torch.Size([1])

可见返回的名字自动加上了层数的索引作为前缀。 再来访问net中单层的参数。对于使用Sequential类构造的神经网络，可以通过方括号[]来访问网络的任一层。索引0表示隐藏层为Sequential实例最先添加的层。

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for name, param in net[0].named_parameters():
    print(name, param.size(), type(param))

输出：

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weight torch.Size([3, 4]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
bias torch.Size([3]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>

因为这里是单层的所以没有了层数索引的前缀。另外返回的param的类型为torch.nn.parameter.Parameter，这是Tensor的子类，和Tensor不同的是如果一个Tensor是Parameter，那么它会自动被添加到模型的参数列表里，来看下面这个例子。

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class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(MyModel, self).__init__(**kwargs)
        self.weight1 = nn.Parameter(torch.rand(20, 20))
        self.weight2 = torch.rand(20, 20)
    def forward(self, x):
        pass
  
n = MyModel()
for name, param in n.named_parameters():
    print(name)

输出:

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weight1

上面的代码中weight1在参数列表中但是weight2却没在参数列表中。

因为Parameter是Tensor，即Tensor拥有的属性它都有，比如可以根据data来访问参数数值，用grad来访问参数梯度。

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weight_0 = list(net[0].parameters())[0]
print(weight_0.data)
print(weight_0.grad) # 反向传播前梯度为None
Y.backward()
print(weight_0.grad)

输出：

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tensor([[ 0.2719, -0.0898, -0.2462,  0.0655],
        [-0.4669, -0.2703,  0.3230,  0.2067],
        [-0.2708,  0.1171, -0.0995,  0.3913]])
None
tensor([[-0.2281, -0.0653, -0.1646, -0.2569],
        [-0.1916, -0.0549, -0.1382, -0.2158],
        [ 0.0000,  0.0000,  0.0000,  0.0000]])

初始化模型参数

PyTorch的init模块里提供了多种预设的初始化方法。在下面的例子中，将权重参数初始化成均值为0、标准差为0.01的正态分布随机数，并依然将偏差参数清零。

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for name, param in net.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        init.normal_(param, mean=0, std=0.01)
        print(name, param.data)

输出：

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0.weight tensor([[ 0.0030,  0.0094,  0.0070, -0.0010],
        [ 0.0001,  0.0039,  0.0105, -0.0126],
        [ 0.0105, -0.0135, -0.0047, -0.0006]])
2.weight tensor([[-0.0074,  0.0051,  0.0066]])

下面使用常数来初始化权重参数。

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for name, param in net.named_parameters():
    if 'bias' in name:
        init.constant_(param, val=0)
        print(name, param.data)

输出：

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0.bias tensor([0., 0., 0.])
2.bias tensor([0.])

自定义初始化方法

有时候需要的初始化方法并没有在init模块中提供。这时，可以实现一个初始化方法，从而能够像使用其他初始化方法那样使用它。在这之前先来看看PyTorch是怎么实现这些初始化方法的，例如torch.nn.init.normal_：

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def normal_(tensor, mean=0, std=1):
    with torch.no_grad():
        return tensor.normal_(mean, std)

可以看到这就是一个inplace改变Tensor值的函数，而且这个过程是不记录梯度的。

torch.no_grad() 是一个上下文管理器，用于禁用梯度计算。在它的作用范围内，所有对张量的操作都不会被记录到计算图中，也不会更新梯度。一旦离开 with 块，torch.no_grad() 的作用结束，后续的代码会恢复到正常的梯度记录状态。

类似的来实现一个自定义的初始化方法。在下面的例子里，令权重有一半概率初始化为0，有另一半概率初始化为\([-10,-5]\)和\([5,10]\)两个区间里均匀分布的随机数。

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def init_weight_(tensor):
    with torch.no_grad():
        tensor.uniform_(-10, 10)
        tensor *= (tensor.abs() >= 5).float()

for name, param in net.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        init_weight_(param)
        print(name, param.data)

输出：

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0.weight tensor([[ 7.0403,  0.0000, -9.4569,  7.0111],
        [-0.0000, -0.0000,  0.0000,  0.0000],
        [ 9.8063, -0.0000,  0.0000, -9.7993]])
2.weight tensor([[-5.8198,  7.7558, -5.0293]])

此外，还可以通过改变这些参数的data来改写模型参数值同时不会影响梯度:

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for name, param in net.named_parameters():
    if 'bias' in name:
        param.data += 1
        print(name, param.data)

输出：

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0.bias tensor([1., 1., 1.])
2.bias tensor([1.])

共享模型参数

在有些情况下，希望在多个层之间共享模型参数。4.1.3节提到了如何共享模型参数: Module类的forward函数里多次调用同一个层。此外，如果传入Sequential的模块是同一个Module实例的话参数也是共享的，下面来看一个例子:

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linear = nn.Linear(1, 1, bias=False)
net = nn.Sequential(linear, linear) 
print(net)
for name, param in net.named_parameters():
    init.constant_(param, val=3)
    print(name, param.data)

输出：

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Sequential(
  (0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=False)
  (1): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=False)
)
0.weight tensor([[3.]])

在内存中，这两个线性层其实一个对象:

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print(id(net[0]) == id(net[1]))
print(id(net[0].weight) == id(net[1].weight))

输出:

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True
True

因为模型参数里包含了梯度，所以在反向传播计算时，这些共享的参数的梯度是累加的:

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x = torch.ones(1, 1)
y = net(x).sum()
print(y)
y.backward()
print(net[0].weight.grad) # 单次梯度是3，两次所以就是6

输出:

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tensor(9., grad_fn=<SumBackward0>)
tensor([[6.]])