pytorch 共享参数的示例

以下是针对“pytorch 共享参数的示例”的完整攻略，包括两个示例说明：

简介

在深度学习中，我们有时候需要共享部分参数来减少训练过程中需要学习的参数数量。pytorch 提供了方便的方法来实现共享参数。在本文中，我们将介绍两个示例来说明如何在 pytorch 中进行共享参数的操作。

示例一

在这个示例中，我们使用 pytorch 中的 nn.ModuleList() 方法来自定义一组层的结构，并且共享一些参数。具体地，我们假设有两个层，第一个层的输出为 $f(x)$，第二个层的输入为 $f(x)+x$，且两个层的某些参数需要共享。

首先，我们定义两个层的结构：

class Layer1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Layer1, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        return out

class Layer2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Layer2, self).__init__()
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.conv2(x)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu2(out)
        return out

接下来，我们定义一个包含这两个层的模型，并共享 Layer1 中的卷积核：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([Layer1(), Layer2()])
        self_shared_weight = self.layers[0].conv1.weight  # 共享卷积核

    def forward(self, x):
        out1 = self.layers[0](x)
        out2 = self.layers[1](out1+x)
        return out2

上面的代码中，我们通过 ModuleList() 方法来定义一个包含两个层的模型，并通过 self_shared_weight 变量来共享 Layer1 中的卷积核。在 forward() 方法中，我们首先通过第一个层计算出 $f(x)$，并将其与输入 $x$ 相加。这个加操作可以用来保证第二个层可以接受到 $f(x)+x$ 的输入。

最后，我们可以通过如下代码来检查卷积核是否被共享：

model = Model()
shared_weight = (model.layers[1].conv2.weight.data
                 == model_shared_weight.data).sum().item()
print("Is shared:", shared_weight == model.layers[1].conv2.weight.numel())

如果输出结果为 Is shared: True，则说明卷积核成功共享。

示例二

在这个示例中，我们假设有两个模型，模型 A 和模型 B，两个模型的结构是一样的，但是在训练过程中，我们需要共享其中的某些参数。具体地，假设模型 A 和模型 B 中的第一层卷积核需要共享。

首先，我们定义模型 A 和模型 B：

class ModelA(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelA, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu2(out)
        return out

class ModelB(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ModelB, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu2(out)
        return out

然后，我们在模型 B 中引入共享参数：

class ModelBWithSharedConv1(nn.Module):
    def __init__(self, model_a):
        super(ModelBWithSharedConv1, self).__init__()
        self.conv1 = model_a.conv1
        self.bn1 = model_a.bn1
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu1(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu2(out)
        return out

上面代码中，我们定义了一个新的模型 ModelBWithSharedConv1 一并将模型 A 作为参数传入。在这个模型中，我们共享了模型 A 中的第一层卷积核，来代替模型 B 中的第一层卷积核。这样一来，我们就实现了共享参数的效果。

最后，我们可以通过如下代码来检查卷积核是否被共享：

model_a = ModelA()
model_b = ModelB()
model_b_with_shared_conv1 = ModelBWithSharedConv1(model_a)

shared_weight = (model_a.conv1.weight.data
                 == model_b_with_shared_conv1.conv1.weight.data).sum().item()
print("Is shared:", shared_weight == model_a.conv1.weight.numel())

如果输出结果为 Is shared: True，则说明卷积核成功共享。