NN Sequential: учебный курс по глубокому обучению с нейронными сетями

PyTorch имеет мощную библиотеку нейронных сетей, называемую nn (neural network). Sequential является одним из способов создания нейронных сетей в PyTorch, позволяя нам создавать последовательность слоев нейронной сети и определить порядок их применения.

Преимущество использования Sequential заключается в простоте и удобстве. Мы можем определить последовательность слоев, и PyTorch автоматически передаст выход одного слоя в качестве входа следующего. Sequential также упрощает процесс обучения и оценки модели, так как позволяет нам использовать одну функцию потерь и один оптимизатор для всей модели.

Давайте рассмотрим пример использования nn.Sequential для создания нейронной сети с несколькими полносвязными слоями:

python
import torch
import torch.nn as nn
# Определение архитектуры нейронной сети
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 512),  # Первый слой - полносвязный слой с 784 входами и 512 выходами
    nn.ReLU(),  # Нелинейная функция активации ReLU
    nn.Linear(512, 256),  # Второй слой - полносвязный слой с 512 входами и 256 выходами
    nn.ReLU(),  # Нелинейная функция активации ReLU
    nn.Linear(256, 10),  # Третий слой - полносвязный слой с 256 входами и 10 выходами (для классификации 10 классов)
    nn.Softmax(dim=1)  # Функция Softmax для получения вероятностей отнесения объекта к каждому классу
)
# Входные данные
input = torch.randn(1, 784)
# Прямой проход через нейронную сеть
output = model(input)
print(output)

В этом примере мы создали нейронную сеть с тремя полносвязными слоями. Входной слой имеет 784 нейрона (поскольку мы используем набор данных MNIST с изображениями размером 28x28 пикселей), первый скрытый слой имеет 512 нейронов, второй скрытый слой имеет 256 нейронов, и выходной слой имеет 10 нейронов (по числу классов в наборе данных MNIST).

Мы использовали функцию активации ReLU после каждого скрытого слоя для введения нелинейности в сеть. Выходной слой использует функцию Softmax для преобразования выходов в вероятности.

После определения архитектуры мы передали входной тензор `input` через модель с помощью операции `model(input)`, что приводит к вычислению выходного тензора `output`.

Sequential позволяет нам определить нейронную сеть с несколькими слоями, применять нелинейности и применять все эти операции вместе в прямом проходе, делая его удобным для создания и использования моделей в PyTorch. Однако, важно отметить, что Sequential имеет свои ограничения, и он может не подходить для всех типов нейронных сетей и задач. В таких случаях лучше воспользоваться более гибкими возможностями PyTorch для создания собственных кастомных моделей.