深度学习训练时候，为什么有的代码是通过继承模型的类来获取其中定义的self信息，有的代码是通过torch.nn.DataParallel来获取其中定义的self信息

在深度学习训练过程中，代码中获取模型中定义的self信息的方式取决于具体的实现需求和代码结构设计。

当使用继承模型的类来获取self信息时，通常是因为我们需要对模型进行更复杂的定制化操作。通过继承模型类，我们可以直接访问和修改模型中定义的属性和方法，以实现个性化的功能扩展。

而当使用torch.nn.DataParallel来获取self信息时，通常是因为需要在多个GPU上进行并行训练。torch.nn.DataParallel是PyTorch提供的一种数据并行处理机制，它能够自动将模型分布到多个GPU上并行计算。在这种情况下，我们可以通过DataParallel对象访问模型中定义的self信息，以便在多个GPU上进行同步操作。

总之，选择继承模型类或使用DataParallel获取self信息取决于具体需求和代码架构，以及是否涉及到多GPU并行训练。

相关问题

深度学习模型训练和预测的示例

### 关于深度学习模型训练和预测的示例代码

#### 定义网络结构
在网络构建阶段，通常会继承`nn.Module`类来创建自定义神经网络。下面是一个简单的卷积神经网络(CNN)用于图像分类的例子。

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms


class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(6 * 53 * 53, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 6 * 53 * 53)
        x = F.log_softmax(self.fc1(x), dim=1)
        return x

#### 数据预处理与加载器设置
为了准备输入到上述模型的数据，在此部分设置了转换操作以及数据集加载器。

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((108, 108)),
    transforms.ToTensor(),
])

train_dataset = datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(root='./data/test', transform=transform)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                           batch_size=4,
                                           shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
                                          batch_size=4,
                                          shuffle=False)

#### 设置优化器并编写训练循环
这里选择了Adam作为优化算法，并实现了基本的训练逻辑，包括前向传播、计算损失、反向传播更新参数等过程[^1]。

model = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)


def train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传递
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传递及优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:  # 打印每100批次的信息
            print(f'Epoch [{epoch}], Step[{i + 1}/{len(train_loader)}], Loss:{running_loss / 100:.4f}')
            running_loss = 0.0

#### 测试/验证函数实现
当完成一轮或多轮次迭代之后，可以利用测试集来进行性能评估。

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %.2f %%' % (
    100 * correct / total))

#### 模型保存与加载
经过充分训练后的良好表现模型应当被妥善存储下来以便后续部署或继续调优；同样地，可以从磁盘读取已有的权重文件快速恢复之前的进度。

# 保存整个模型
torch.save(model.state_dict(), 'simple_cnn.pth')

# 加载模型状态字典
loaded_model = SimpleCNN()
loaded_model.load_state_dict(torch.load('simple_cnn.pth'))
loaded_model.eval()  # 切换至推理模式

#### 进行预测
对于新样本执行推断时，需先将其调整成合适的形状再送入已经训练好的模型中获取输出概率分布，最后选取最大值对应类别标签即为最终识别结果[^2]。

image_tensor = preprocess_new_image(new_image_path)  # 自定义的新图片预处理方法
output = loaded_model(image_tensor.unsqueeze_(dim=0))  # 添加batch维度
_, prediction_class_index = output.topk(k=1)
prediction_label = class_names[prediction_class_index.item()]

定义全连接神经网络模型代码

定义一个全连接神经网络模型的代码通常需要以下步骤：

1. 定义模型结构：首先需要定义模型的输入和输出，以及中间的各个层和神经元的个数等结构信息。这可以通过使用深度学习框架提供的API来实现。

2. 初始化参数：在定义好模型结构之后，需要随机初始化网络的权重和偏置，可以使用随机数生成函数来实现。

3. 前向传播：对于给定的输入，通过网络前向传播计算输出。具体来说，就是将输入数据送入网络中，逐层计算每个神经元的输出值，直到得到最终输出。

4. 计算损失函数：通过比较网络的输出和标签数据之间的差异来计算损失函数。常见的损失函数包括交叉熵损失、均方误差等。

5. 反向传播：利用损失函数对网络中的参数进行反向传播，计算梯度并更新参数。这个过程可以使用自动微分框架实现。

6. 迭代训练：重复执行以上三个步骤，直到达到设定的停止条件或者训练次数。训练过程中需要注意设置学习率、正则化等超参数，并且可以使用验证集来进行模型选择和调优。

以下是一个Python代码示例，展示了如何使用PyTorch定义一个简单的全连接神经网络模型：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

其中，`MyModel`类继承自`nn.Module`类，并重载了`__init__()`和`forward()`方法。在`__init__()`方法中，定义了两个全连接层，分别为`fc1`和`fc2`。在`forward()`方法中，按顺序执行了两个全连接层，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。