参考：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch

1.Pytorch模型定义的方式

模型是深度学习中重要的组成部分，是解决问题的关键所在。

Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类 (nn.Module)，是所有神经⽹网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型；

PyTorch模型定义应包括两个主要部分：各个部分的初始化（_init_）；数据流向定义（forward）

基于nn.Module，我们可以通过Sequential，ModuleList和ModuleDict三种方式定义PyTorch模型。

1.1 Sequential

对应模块为nn.Sequential()。

当模型的前向计算为简单串联各个层的计算时， Sequential 类可以通过更加简单的方式定义模型。它可以接收一个子模块的有序字典(OrderedDict) 或者一系列子模块作为参数来逐一添加 Module 的实例，⽽模型的前向计算就是将这些实例按添加的顺序逐⼀计算。

sequential定义模型需要将模型的层按序排列起来，根据层名不同，排列有两种方式：直接排列和使用OrderedDict。

直接排列

使用OrderedDict

使用Sequential定义模型的好处在于简单、易读，同时使用Sequential定义的模型不需要再写forward，因为顺序已经定义好了。但使用Sequential也会使得模型定义丧失灵活性，比如需要在模型中间加入一个外部输入时就不适合用Sequential的方式实现。使用时需根据实际需求加以选择。

1.2 ModuleList

对应模块为nn.ModuleList()。

ModuleList 接收一个子模块（或层，需属于nn.Module类）的列表作为输入，然后也可以类似List那样进行append和extend操作。同时，子模块或层的权重也会自动添加到网络中来。

nn.ModuleList()

nn.ModuleList 并没有定义一个网络，它只是将不同的模块储存在一起。ModuleList中元素的先后顺序并不代表其在网络中的真实位置顺序，需要经过forward函数指定各个层的先后顺序后才算完成了模型的定义。具体实现时用for循环即可完成。

使用举例

1.3 ModuleDict

对应模块为nn.ModuleDict()。

ModuleDict和ModuleList的作用类似，只是ModuleDict能够更方便地为神经网络的层添加名称。

nn.ModuleDict()

1.4 总结

Sequential适用于快速验证结果，因为已经明确了要用哪些层，直接写一下就好了，不需要同时写__init__和forward；

ModuleList和ModuleDict在某个完全相同的层需要重复出现多次时，非常方便实现，可以”一行顶多行“；

当我们需要之前层的信息的时候，比如 ResNets 中的残差计算，当前层的结果需要和之前层中的结果进行融合，一般使用 ModuleList/ModuleDict 比较方便。

2.利用模型块快速搭建复杂网络

用torch.nn中的层来定义Pytorch。这种定义方式易于理解，在实际场景下不一定利于使用。当模型的深度非常大时候，使用Sequential定义模型结构需要向其中添加几百行代码，使用起来不甚方便。

对于大部分模型结构（比如ResNet、DenseNet等），我们仔细观察就会发现，虽然模型有很多层， 但是其中有很多重复出现的结构。考虑到每一层有其输入和输出，若干层串联成的”模块“也有其输入和输出，如果我们能将这些重复出现的层定义为一个”模块“，每次只需要向网络中添加对应的模块来构建模型，这样将会极大便利模型构建的过程。

以U-Net为例，介绍如何构建模型块，以及如何利用模型块快速搭建复杂模型。

2.1 U-Net模型块分析

U-Net

模型从上到下分为若干层，每层由左侧和右侧两个模型块组成，每侧的模型块与其上下模型块之间有连接；同时位于同一层左右两侧的模型块之间也有连接，称为“Skip-connection”。此外还有输入和输出处理等其他组成部分。由于模型的形状非常像英文字母的“U”，因此被命名为“U-Net”。

组成U-Net的模型块主要有如下几个部分：

1）每个子块内部的两次卷积（Double Convolution）

2）左侧模型块之间的下采样连接，即最大池化（Max pooling）

3）右侧模型块之间的上采样连接（Up sampling）

4）输出层的处理

除模型块外，还有模型块之间的横向连接，输入和U-Net底部的连接等计算，这些单独的操作可以通过forward函数来实现。

下面我们用PyTorch先实现上述的模型块，然后再利用定义好的模型块构建U-Net模型。

2.2 U-Net模型块实现

在使用PyTorch实现U-Net模型时，先定义好模型块，再定义模型块之间的连接顺序和计算方式。这里的基础部件对应上一节分析的四个模型块，根据功能我们将其命名为：DoubleConv, Down, Up, OutConv。

DoubleConv

Down

Up

OutConv

2.3 利用模型块组装U-Net

UNet