python 如何通过nn.ModuleList运行成批数据

k4aesqcs 于 2023-04-04 发布在 Python

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我正在尝试使用PyTorch的ModuleList并使用批处理来训练它。
如果我正确理解了PyTorch通常的做法，那么使用下面的模板集为给定的模型/网络编写代码，编写一个forward函数，并且PyTorch只在我们运行模型执行model(..)时才处理初始批处理维度。

import torch as T
import torch.nn as nn

N = 10 # number of elements in ModuleList
H = 2  # input dimension
B = 5  # batch size

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(MyModel, self).__init__(**kwargs)

        self.list_of_nets = nn.ModuleList([nn.Linear(H, H) for i in range(N)])

    def forward(self, i, x):
        return self.list_of_nets[i](x)

但是，如果我尝试在批量数据上运行此命令，我会得到TypeError: only integer tensors of a single element can be converted to an index类型的错误

model = MyModel()
idx = T.randint(0, N, (B,))
x_input = T.rand((B, H))

# both give me the TypeError
model(idx, x_input)
model(idx.reshape(B, 1), x_input)

# this is fine, as expected
model(idx[0], x_input[0])

我检查了我的idx输入的类型是整数（当我只取第一个数据点时，它确实有效），所以这不是问题的根源。
我哪里做错了？
谢谢！

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/75920266/how-do-i-run-batches-of-data-through-nn-modulelist

2条答案

按热度按时间

km0tfn4u1#

nn.ModuleList不是这样工作的。它本质上是nn.Module的 * 列表 *。它的__getitem__需要一个整数，就像你在第三条语句中所做的那样。
你通常会遇到的是使用列表解析。类似这样：

def forward(self, i, x):
    out = torch.stack([self.list_of_nets[_i](x) for _i in i])
    return out

然后你可以用一个tensor调用forward函数来索引你的模块列表：

>>> model(idx, x_input) # shaped (B,B,H)

赞(0）回复(0）举报 2023-04-04

9njqaruj2#

ModuleList与批处理没有任何关系。下面是一个如何使用ModuleList的示例：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.ModuleList([
            nn.Linear(32, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 10)
        ])
        
    def forward(self, x):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        return x

如果你想批量加载数据，你应该使用DataLoader，然后使用for循环来加载。

赞(0）回复(0）举报 2023-04-04

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