构成符号:
符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 下图定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入.
一个Symbol具有的属性和方法如下图所示:
对神经网络进行配置:
一个Symbol的list_argument()属性可以用来检查计算图的输入参数; list_output()属性可以返回此Symbol的所有输出! 输出的自动命名遵循了一定的规则,具体见下面的程序!
input = mx.sym.Variable('data') # 生成一个符号变量,名字是可以随便取的 fc1 = mx.sym.FullyConnected(data=input, num_hidden=128,name='fc1') # 全连接层 act1 = mx.sym.Activation(fc1, act_type='relu') # 激活
type(fc1) # mxnet.symbol.Symbol, act1的类型也是这个!!!
fc1.list_outputs() # ['fc1_output'],自动在输入name属性名的后面加上"_output"作为本节点名称
fc1.list_arguments() # ['data','fc1_weight','fc1_bias'],自动生成fc1_weight,fc1_bias两个参数节点
act1.list_outputs() # ['actvation0_output'] 这个名字就不是随便起的了!!!
act1.list_arguments() # ['data','fc1_weight','fc1_bias'
mxnet.symbol.Symbol.infer_shape(self, *args, **kwargs): 推测输入参数和输出参数的shape, 返回一个list of tuple;
a = mx.sym.Variable('A') b = mx.sym.Variable('B') c = (a + b) / 10 d = c + 1 input_shapes = {'A':(10,2), 'B':(10,2)} # 定义输入的shape d.infer_shape(**input_shapes) # ([(10L, 2L), (10L, 2L)], [(10L, 2L)], []) arg_shapes, out_shapes, aux_shapes = d.infer_shape(**input_shapes) In [1]: arg_shapes Out[1]: [(10L, 2L), (10L, 2L)] In [2]: out_shapes Out[2]: [(10L, 2L)] In [3]: aux_shapes Out[3]: []
多输入网络实例:
下面的图对一个多输入神经网络进行配置:
绑定以及执行Symbol:
当需要对符号图进行执行时,我们需要调用绑定函数(bind function:*.bind)来绑定NDArrays(下图中的a/b/d)到参数节点(argument nodes: A/B/D,不是内部节点C/E),从而获得一个执行器(Executor)
然后,调用Executor.Forward 便可以得到输出结果.
A = mx.sym.Variable('A') B = mx.sym.Variable('B') C = A * B D = mx.sym.Variable('D') E = C + D a = mx.nd.empty(1) # 生成一个维度为1的随机值 b = mx.nd.ones(1) # b等于1 d = mx.nd.ones(1) executor = E.bind(ctx=mx.cpu(), args={'A':a, 'B':b, 'D':d}) type(executor) # mxnet.executor.Executor executor.arg_dict # {'A': <NDArray 1 @cpu(0)>, 'B': <NDArray 1 @cpu(0)>, 'D': <NDArray 1 @cpu(0)>} executor.forward() # [<NDArray 1 @cpu(0)>] executor.outputs[0] # <NDArray 1 @cpu(0)>, 值呢? 还是看不到值啊???
executor.outputs[0].asnumpy() # array([ 1.], dtype=float32)
一个Executor具有的属性和方法如下图所示:
绑定多个输出:
我们可以使用mx.symbol.Group([])来将symbols进行分组,然后将它们进行绑定: 下图中,A/B/D为参数节点,C/E为内部节点,将E/C绑定为G,这样,E和C的计算结果都可以得到! 但是建议如果我们只需要E的计算结果的话,建议只绑定E自己,这样更加优化!
梯度计算:
在绑定函数中,可以指定NDArrays来保存梯度,在Executor.forward()的后面调用Executor.backward()可以得到相应的梯度值.
神经网络的简单绑定接口:
有时,将一大推的NDArrays传递给绑定函数是很繁琐的,Symbol.simple_bind()这个函数可以帮助我们简化这个过程,你仅仅需要指定输入数据的大小(shape),这个函数可以定位到这个参数并将其绑定为Executor.
辅助变量:
参考文献:
[1] Symbolic Configuration and Execution in Pictures: http://mxnet-bing.readthedocs.io/en/latest/supported_languages/python/symbol_in_pictures.html
[2] MXNet实战: http://www.linuxeden.com/html/news/20160413/165698.html