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。

引入库

import mindspore
from mindspore import nn, ops

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。

construct意为神经网络（计算图）构建，相关内容详见使用静态图加速。

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

构建完成后，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>
    >
  >

我们构造一个输入数据，直接调用模型，可以获得一个十维的Tensor输出，其包含每个类别的原始预测值。

model.construct()方法不可直接调用。

X = ops.ones((1, 28, 28), mindspore.float32)
logits = model(X)
# print logits
logits

运行结果

Tensor(shape=[1, 10], dtype=Float32, value=
[[ 4.36041597e-03, -1.26318578e-02, -6.01598201e-03 ... -8.84469366e-04,  4.36757598e-03, -3.41272401e-03]])

在此基础上，我们通过一个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：Predicted class: [5]

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)

运行结果：(3, 28, 28)

nn.Flatten

实例化nn.Flatten层，将28x28的2D张量转换为784大小的连续数组。

flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.shape)

运行结果：(3, 784)

nn.Dense

nn.Dense为全连接层，其使用权重和偏差对输入进行线性变换。

layer1 = nn.Dense(in_channels=28*28, out_channels=20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.shape)

运行结果：(3, 20)

nn.ReLU

nn.ReLU层给网络中加入非线性的激活函数，帮助神经网络学习各种复杂的特征。

print(f"Before ReLU: {hidden1}\n\n")
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
print(f"After ReLU: {hidden1}")

运行结果：

Before ReLU: [[ 0.46239576  0.06863571 -0.46342912 -0.23132996 -0.9447378   1.082331
  -0.7024253   0.08730024 -0.5937977  -0.42134055 -0.05516465 -0.39550105
  -0.44789332 -0.48656315  0.14288743  0.8052509   0.33177072  0.30727533
  -0.49490288  0.01182911]
 [ 0.46239576  0.06863571 -0.46342912 -0.23132996 -0.9447378   1.082331
  -0.7024253   0.08730024 -0.5937977  -0.42134055 -0.05516465 -0.39550105
  -0.44789332 -0.48656315  0.14288743  0.8052509   0.33177072  0.30727533
  -0.49490288  0.01182911]
 [ 0.46239576  0.06863571 -0.46342912 -0.23132996 -0.9447378   1.082331
  -0.7024253   0.08730024 -0.5937977  -0.42134055 -0.05516465 -0.39550105
  -0.44789332 -0.48656315  0.14288743  0.8052509   0.33177072  0.30727533
  -0.49490288  0.01182911]]

nn.SequentialCell

nn.SequentialCell是一个有序的Cell容器。输入Tensor将按照定义的顺序通过所有Cell。我们可以使用SequentialCell来快速组合构造一个神经网络模型。

seq_modules = nn.SequentialCell(
    flatten,
    layer1,
    nn.ReLU(),
    nn.Dense(20, 10)
)

logits = seq_modules(input_image)
print(logits.shape)

运行结果：(3, 10)

nn.Softmax

最后使用nn.Softmax将神经网络最后一个全连接层返回的logits的值缩放为[0, 1]，表示每个类别的预测概率。axis指定的维度数值和为1。

softmax = nn.Softmax(axis=1)
pred_probab = softmax(logits)

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")

运行结果：

Model structure: 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>
    >
  >


Layer: dense_relu_sequential.0.weight
Size: (512, 784)
Values : [[ 0.00727135 -0.00596437  0.0058679  ... -0.01022831  0.01532957
  -0.00934241]
 [ 0.01493741 -0.01085525 -0.01901758 ...  0.04343427 -0.00810409
  -0.00621847]] 

Layer: dense_relu_sequential.0.bias
Size: (512,)
Values : [0. 0.] 

Layer: dense_relu_sequential.2.weight
Size: (512, 512)
Values : [[-0.00442404  0.00180553  0.00887359 ...  0.00149418 -0.00801428
   0.00523439]
 [-0.00196254  0.00972502 -0.00490667 ... -0.01353894 -0.00393648
   0.0077135 ]] 

Layer: dense_relu_sequential.2.bias
Size: (512,)
Values : [0. 0.] 

Layer: dense_relu_sequential.4.weight
Size: (10, 512)
Values : [[ 0.00492253 -0.00373738  0.00780778 ...  0.00720423  0.00673478
  -0.01066637]
 [-0.00369292  0.00333375 -0.00520334 ...  0.00268643 -0.00042372
   0.01494733]] 

Layer: dense_relu_sequential.4.bias
Size: (10,)
Values : [0. 0.] 

内置神经网络API：mindspore.nn API