>> ต่อจาก บทที่ ๖



บทที่ผ่านๆมาเป็นแค่การปูพื้นเพื่อให้เข้าใจหลักการทำงานคร่าวๆของ pytorch แต่ตั้งแต่บทนี้จะเป็นการนำมาสร้างเป็นโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งประกอบด้วยหลายชั้นขึ้นจริงๆ



การสร้างโครงข่ายด้วยคลาส Module

โครงข่ายประสาทเทียมใน pytorch ปกติจะนิยามโดยสร้างคลาสขึ้นเป็นคลาสย่อยของคลาส torch.nn.Module

ภายในเมธอด __init__ จะมีการวางโครงสร้างว่าจะประกอบไปด้วยชั้นอะไรบ้าง

จากนั้นสร้างเมธอด forward เพื่อกำหนดลำดับการไหลของข้อมูลว่าจะให้มีการคำนวณยังไงในชั้นต่างๆ

ยกตัวอย่างเช่น หากต้องการสร้างโครงข่าย ๓ ชั้น ที่มีฟังก์ชันกระตุ้นเป็น ReLU จะเขียนได้ดังนี้

import torch
relu = torch.nn.ReLU()

class Khrongkhai(torch.nn.Module):
    def __init__(self,m0,m1,m2,m3):
        super(Khrongkhai,self).__init__()
        self.lin1 = torch.nn.Linear(m0,m1)
        self.lin2 = torch.nn.Linear(m1,m2)
        self.lin3 = torch.nn.Linear(m2,m3)
    
    def forward(self,x):
        a1 = self.lin1(x)
        h1 = relu(a1)
        a2 = self.lin2(h1)
        h2 = relu(a2)
        a3 = self.lin3(h2)
        return a3

ฟังก์ชัน ReLU ในที่นี้สร้างขึ้นเตรียมไว้จากคลาส torch.nn.ReLU แต่จะใช้ฟังก์ชัน torch.nn.functional.relu() ก็ได้

คลาส Module ถูกสร้างขึ้นมาให้เวลาที่ถูกเรียกใช้โดยการเติม () ตามหลังจะไปเรียกเมธอดชื่อ forward ดังนั้นการที่ตั้งชื่อเมธอดว่า forward นี้เป็นการตั้งชื่อที่ตายตัว จะไปใช้ชื่ออื่นแทนไม่ได้

อันที่จริงตัว torch.nn.Linear เองก็เป็นคลาสย่อยของ torch.nn.Module

print(issubclass(torch.nn.Linear,torch.nn.Module)) # ได้ True

เมธอด .parameters() สำหรับคืนค่าของพารามิเตอร์ทุกตัวในชั้นก็เป็นเมธอดของคลาส Module

สำหรับ Module ทั่วไปที่นิยามขึ้นโดยบรรจุ Module อื่น (ในที่นี้คือ Linear) ไว้ภายในนั้น เมธอด .parameters() ซึ่งจะคืนค่าพารามิเตอร์ของทุก Module ภายในนั้น

khrongkhai = Khrongkhai(1,1,1,1)
print(len(list(khrongkhai.parameters()))) # ได้ 6

__init__ ยังอาจนิยามโดยใช้เมธอด .add_module ได้ เช่นแก้เป็นแบบนี้

def __init__(self,m0,m1,m2,m3):
    super(Khrongkhai,self).__init__()
    self.add_module('lin1',torch.nn.Linear(m0,m1))
    self.add_module('lin2',torch.nn.Linear(m1,m2))
    self.add_module('lin3',torch.nn.Linear(m2,m3))

ผลที่ได้ไม่ต่างกัน แต่บางกรณีอาจสะดวกในการใช้มากกว่า เพราะชื่อของสายอักขระถูกป้อนในรูปของสายอักขระ



การใช้โครงข่ายที่นิยามขึ้นมา

ขอยกตัวอย่างเป็นปัญหาจำแนกข้อมูล ๔ กลุ่มที่แบ่งเป็นเชิงเส้นไม่ได้ แบบนี้

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

z = np.arange(4).repeat(40)
r = np.random.normal(z+1,0.25)
t = np.random.uniform(0,np.pi,160)
x = r*np.cos(t)
y = r*np.sin(t)
X = np.array([x,y]).T
plt.scatter(x,y,c=z,edgecolor='k',cmap='jet')
plt.show()

นำโครงข่ายที่สร้างไว้มาใช้ได้ดังนี้

ha_entropy = torch.nn.CrossEntropyLoss()
 X = torch.Tensor(X)
z = torch.LongTensor(z)
khrongkhai = Khrongkhai(2,60,40,4)

opt = torch.optim.Adam(khrongkhai.parameters(),lr=0.1)
ha_entropy = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for i in range(200):
    a = khrongkhai(X)
    J = ha_entropy(a,z)
    J.backward()
    opt.step()
    opt.zero_grad()

mx,my = np.meshgrid(np.linspace(x.min(),x.max(),200),np.linspace(y.min(),y.max(),200))
mX = torch.Tensor(np.array([mx.ravel(),my.ravel()]).T)
mz = khrongkhai(mX).argmax(1)
mz = mz.data.numpy().reshape(200,200)
plt.xlim(x.min(),x.max())
plt.ylim(y.min(),y.max())
plt.scatter(x,y,c=z,edgecolor='k',cmap='jet')
plt.contourf(mx,my,mz,alpha=0.2,cmap='jet')
plt.show()

ถ้าเทียบกับตอนที่ใช้ lin แค่ตัวเดียวแล้ว วิธีการเขียนแทบจะเหมือนกัน แค่เปลี่ยนจาก lin ซึ่งเป็นแค่ชั้นคำนวณเชิงเส้นชั้นเดียวมาเป็น khrongkhai ซึ่งภายในประกอบด้วยหลายๆชั้น

เมธอด .parameters() นั้นทำการค้นหาพารามิเตอร์ที่อยู่ภายในชั้นย่อยทั้งหมดแล้วส่งให้กับออปทิไมเซอร์ พารามิเตอร์ทั้งหมดจึงถูกปรับค่า



การใช้ Sequential

การนิยามโครงข่ายตามตัวอย่างข้างต้นจะเห็นว่านอกจากกำหนดชั้นต่างๆขึ้นใน __init__ แล้วยังต้องกำหนดขั้นตอนการคำนวณใน forward อีก

แต่จะเห็นว่าขั้นตอนการคำนวณในที่นี้นั้นมีลักษณะค่อนข้างตายตัว นั่นคือเอาผลที่ได้จากการคำนวณแต่ละชั้นมาเข้าชั้นต่อไปคำนวณต่อไปเรื่อยๆ

กรณีแบบนี้มีวิธีที่สะดวกกว่านั้นเพื่อที่จะไม่ต้องมานิยาม forward นั่นคือใช้ torch.nn.Sequential

หากใช้แล้วจะสร้างโครงข่ายขึ้นได้ทันทีโดยไม่ต้องไปสร้างคลาสใหม่ ทำได้โดยแค่เขียนแบบนี้

khrongkhai = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(2,60),
        relu,
        torch.nn.Linear(60,40),
        relu,
        torch.nn.Linear(40,4)
)

กรณีนี้จำเป็นต้องป้อนทุกชั้นที่เป็นทางผ่าน แม้แต่ชั้นที่ไม่มีพารามิเตอร์อย่าง relu (ถ้าเป็นแบบเดิมแค่ใส่ตอน forward ก็พอ)

Sequential ก็เป็นคลาสย่อยของคลาส Module จึงมีคุณสมบัติต่างๆเหมือนกัน

พอเรียกใช้โครงข่ายก็จะเกิดการคำนวณตามลำดับที่ใส่ไป

ข้อดีคือไม่จำเป็นต้องไปตั้งชื่อให้กับแต่ละชั้น ถ้าดูข้อมูลภายในโครงข่ายจะเห็นว่าแต่ละตัวถูกแทนด้วยเลขตามลำดับ

print(khrongkhai)

ได้

Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=60, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=60, out_features=40, bias=True)
  (3): ReLU()
  (4): Linear(in_features=40, out_features=4, bias=True)
)

เวลาจะเข้าถึงส่วนที่อยู่ด้านในก็ทำได้โดยใช้เลขลำดับเหมือนอาเรย์

print(khrongkhai[0]) # ได้ Linear(in_features=2, out_features=60, bias=True)

นอกจากนี้ถ้าหากต้องการตั้งชื่อให้กับแต่ละชั้นเพื่อจะได้อ้างอิงได้สะดวก ก็อาจใช้คำสั่ง .add_module() ได้เช่นกัน

khrongkhai = torch.nn.Sequential()
khrongkhai.add_module('lin1',torch.nn.Linear(2,60))
# หรือ khrongkhai.lin1 = torch.nn.Linear(2,60)
khrongkhai.add_module('relu1',relu)
khrongkhai.add_module('lin2',torch.nn.Linear(60,40))
khrongkhai.add_module('relu2',relu)
khrongkhai.add_module('lin3',torch.nn.Linear(40,4))

พอทำแบบนี้ก็จะมีชื่อติด เวลาจะเข้าถึงจะใช้เลขลำดับหรือชื่อก็ได้

print(khrongkhai)
print(khrongkhai.lin2) # หรือ khrongkhai[2]

ได้

Sequential(
  (lin1): Linear(in_features=2, out_features=60, bias=True)
  (relu1): ReLU()
  (lin2): Linear(in_features=60, out_features=40, bias=True)
  (relu2): ReLU()
  (lin3): Linear(in_features=40, out_features=4, bias=True)
)
Linear(in_features=60, out_features=40, bias=True)

Module ซ้อน Module

โครงข่ายถูกนิยามได้จากการนำออบเจ็กต์คลาส Module หลายตัวมาใส่รวมกัน แต่โครงข่ายที่นิยามขึ้นก็เป็นคลาส Module ดังนั้นจึงถูกนำมาใช้เป็นส่วนประกอบย่อยของโครงข่ายที่ใหญ่ขึ้นอีกได้เช่นกัน

เช่น

l1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(2,60),relu)
l2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(60,40),relu)
l3 = torch.nn.Linear(40,4)
khrongkhai = torch.nn.Sequential(l1,l2,l3)
print(khrongkhai)

ได้

Sequential(
  (0): Sequential(
    (0): Linear(in_features=2, out_features=60, bias=True)
    (1): ReLU()
  )
  (1): Sequential(
    (0): Linear(in_features=60, out_features=40, bias=True)
    (1): ReLU()
  )
  (2): Linear(in_features=40, out_features=4, bias=True)
)

โครงข่ายแบบนี้ก็ทำการคำนวณตามลำดับได้เช่นกัน บางทีการแบ่งเป็นชั้นย่อยๆซ้อนกันอาจทำให้เข้าใจง่ายขึ้น



สร้างชั้นปรับรูปร่างเทนเซอร์

ถ้าการคำนวณภายในโครงข่ายเป็นไปตามลำดับขั้นเรียบง่ายก็ใช้ Sequential ได้สบาย แต่ก็ไม่ได้ใช้แบบนั้นเสมอไป เช่นกรณีโครข่ายที่มีการแยกสายหรือการเชื่อมรวม

สำหรับกรณีปัญหาจำแนกข้อมูลแค่ ๒ กลุ่มซึ่งเรามักจะต้องการคำตอบแค่ตัวเดียวนั้น มักจะต้องปิดท้ายด้วยการปรับลดมิติเทนเซอร์ให้เหลือมิติเดียวโดยใช้ .flatten

หากต้องการจะปรับลดมิติหรือเปลี่ยนรูปร่างในระหว่างชั้นคำนวณโดย Sequential ก็ทำได้ เพียงแต่สิ่งที่จะใส่ใน Sequential ได้ต้องเป็นออบเจ็กต์ของคลาส Module เท่านั้น และ pytorch ไม่ได้เตรียม Module สำหรับเปลี่ยนรูปร่างเทนเซอร์ไว้ให้ ทำให้ต้องสร้างขึ้นเอง

การสร้างทำได้ไม่ยาก แค่นิยามส่วน forward ให้ใช้เมธอด .flatten() กับตัวแปรที่รับมา

class Flatten(torch.nn.Module):
    def forward(self,x):
        return x.flatten()

flat = Flatten()

อย่างไรก็ตาม ที่จริงมีวิธีที่สั้นกว่านั้น คือใช้ lambda

flat = torch.nn.Module()
flat.forward = lambda x:x.flatten()

อาจลองสร้างโครงข่าย ๓ ชั้นในลักษณะนี้

khrongkhai = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(2,80),
        relu,
        torch.nn.Linear(80,50),
        relu,
        torch.nn.Linear(50,1),
        flat)

แล้วลองนำมาใช้ดู

z = np.arange(2).repeat(120)
r = np.random.normal(z*2+2,0.5)
t = np.random.uniform(-0.5,0.5,240)*np.pi
x,y = r*np.cos(t),r*np.sin(t)
X = np.array([x,y]).T
X = torch.Tensor(X)
z = torch.Tensor(z)

opt = torch.optim.Adam(khrongkhai.parameters(),lr=0.1)
ha_entropy = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
for i in range(200):
    a = khrongkhai(X)
    J = ha_entropy(a,z)
    J.backward()
    opt.step()
    opt.zero_grad()

mx,my = np.meshgrid(np.linspace(x.min(),x.max(),200),np.linspace(y.min(),y.max(),200))
mX = torch.Tensor(np.array([mx.ravel(),my.ravel()]).T)
mz = khrongkhai(mX)>0
mz = mz.data.numpy().reshape(200,200)

plt.xlim(x.min(),x.max())
plt.ylim(y.min(),y.max())
plt.scatter(x,y,c=z.data.numpy(),edgecolor='k',cmap='Paired')
plt.contourf(mx,my,mz,alpha=0.2,cmap='Paired')
plt.show()

>> อ่านต่อ บทที่ ๘

~ เกี่ยวกับเรา ~

สารบัญ

รวมคำแปลวลีเด็ดจากญี่ปุ่น

ภาษา python มอดูลต่างๆ -- numpy -- matplotlib -- pandas -- manim -- opencv -- pyqt -- pytorch การเรียนรู้ของเครื่อง -- โครงข่าย      ประสาทเทียม

ภาษา javascript

ภาษา mongol

ภาษาศาสตร์

maya

ความน่าจะเป็น

บันทึกในญี่ปุ่น

บันทึกในจีน -- บันทึกในปักกิ่ง -- บันทึกในฮ่องกง -- บันทึกในมาเก๊า

บันทึกในไต้หวัน

บันทึกในยุโรปเหนือ

บันทึกในประเทศอื่นๆ

qiita

บทความอื่นๆ

บทความแบ่งตามหมวด

==เลือกหมวด== ดาราศาสตร์ คณิตศาสตร์ -ความน่าจะเป็น คอมพิวเตอร์ -เขียนโปรแกรม --python ---numpy ---scipy ---matplotlib ---pandas ---manim ---pyqt ---sklearn ---pytorch ---mayapython --ruby --javascript --dart --sql --regex --opencv -shell -3D --maya --MMD -microsoft_office -pdf -ปัญญาประดิษฐ์ --โครงข่ายประสาทเทียม -การสุ่ม ภาษาศาสตร์ -ตัวอักษร -เรียนภาษา -หลักเกณฑ์การทับศัพท์ -ภาษาจีน --ภาษาจีนกลาง -ภาษาญี่ปุ่น -ภาษามองโกล -ภาษาลาว -ภาษาเขมร ประวัติศาสตร์ -ประวัติศาสตร์จีน -ประวัติศาสตร์ญี่ปุ่น ปรัชญา บันทึก เรื่องแต่ง ประเทศจีน -จีนแผ่นดินใหญ่ --ปักกิ่ง --เทียนจิน --เหลียวหนิง --เหอเป่ย์ --เหอหนาน --ซานตง --ซานซี --อานฮุย --เจ้อเจียง --หูเป่ย์ --หูหนาน --ฝูเจี้ยน --กวางตุ้ง ---แต้จิ๋ว --ยูนนาน --ซินเจียง -ฮ่องกง -มาเก๊า -ไต้หวัน --ไทเป --จีหลง --เถาหยวน --ซินจู๋ --เหมียวลี่ --ไถจง --จางฮว่า --หยวินหลิน --เจียอี้ --ไถหนาน --เกาสยง --ผิงตง --อี๋หลาน ประเทศญี่ปุ่น -ฮกไกโด -อาโอโมริ -อิวาเตะ -มิยางิ -อากิตะ -ยามางาตะ -ฟุกุชิมะ -อิบารากิ -โทจิงิ -กุมมะ -ไซตามะ -จิบะ -โตเกียว -คานางาวะ -นีงาตะ -โทยามะ -อิชิกาวะ -ฟุกุอิ -ยามานาชิ -นางาโนะ -กิฟุ -ชิซึโอกะ -ไอจิ -มิเอะ -ชิงะ -เกียวโต -โอซากะ -เฮียวโงะ -นาระ -วากายามะ -โอกายามะ -ฮิโรชิมะ -ยามางุจิ -ฟุกุโอกะ ต่างแดน -อุษาคเนย์ --กัมพูชา --พม่า --สิงคโปร์ -ยุโรป --สวีเดน --เดนมาร์ก --ฟินแลนด์ ท่องเที่ยว -มหาวิทยาลัย -พิพิธภัณฑ์ --พิพิธภัณฑ์วิทยาศาสตร์ --หอศิลป์ -สวนสัตว์ --พิพิธภัณฑ์สัตว์น้ำ -ท้องฟ้าจำลอง -ตึกระฟ้า -ปราสาท☑ --ปราสาทญี่ปุ่น --ปราสาทขอม --ปราสาทยุโรป -ศาสนสถาน --วัด --ศาลเจ้า --โบสถ์ --มัสยิด -สุสาน -มรดกโลก -ทะเล -ทะเลสาบ -ภูเขา -หิมะ -ดอกซากุระ -แมว -รถไฟ -เรือ -ตลาดกลางคืน -งานเทศกาล -ที่ระลึกภัยพิบัติ -ตามรอย บันเทิง -เกม --อาเตอลีเย --โปเกมอน --caligula --vn -อนิเมะ -มังงะ -นิยาย -เพลง --เพลงอนิเมะ --เพลงเกม

　 ค้นหาบทความ

　 บทความล่าสุด

　 บทความแนะนำ

บทความแต่ละเดือน

ค้นบทความเก่ากว่านั้น

ไทย

日本語

中文