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# 4.2 模型参数的访问、初始化和共享
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在3.3节（线性回归的简洁实现）中，我们通过`init`模块来初始化模型的参数。我们也介绍了访问模型参数的简单方法。本节将深入讲解如何访问和初始化模型参数，以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。
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我们先定义一个与上一节中相同的含单隐藏层的多层感知机。我们依然使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。与之前不同的是，在这里我们从`nn`中导入了`init`模块，它包含了多种模型初始化方法。
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``` python
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import torch
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from torch import nn
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from torch.nn import init
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net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 3), nn.ReLU(), nn.Linear(3, 1)) # pytorch已进行默认初始化
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print(net)
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X = torch.rand(2, 4)
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Y = net(X).sum()
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```
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输出：
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```
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Sequential(
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(0): Linear(in_features=4, out_features=3, bias=True)
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(1): ReLU()
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(2): Linear(in_features=3, out_features=1, bias=True)
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)
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```
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## 4.2.1 访问模型参数
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回忆一下上一节中提到的`Sequential`类与`Module`类的继承关系。对于`Sequential`实例中含模型参数的层，我们可以通过`Module`类的`parameters()`或者`named_parameters`方法来访问所有参数（以迭代器的形式返回），后者除了返回参数`Tensor`外还会返回其名字。下面，访问多层感知机`net`的所有参数：
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``` python
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print(type(net.named_parameters()))
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for name, param in net.named_parameters():
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print(name, param.size())
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```
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输出：
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```
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<class 'generator'>
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0.weight torch.Size([3, 4])
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0.bias torch.Size([3])
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2.weight torch.Size([1, 3])
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2.bias torch.Size([1])
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```
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可见返回的名字自动加上了层数的索引作为前缀。
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我们再来访问`net`中单层的参数。对于使用`Sequential`类构造的神经网络，我们可以通过方括号`[]`来访问网络的任一层。索引0表示隐藏层为`Sequential`实例最先添加的层。
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``` python
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for name, param in net[0].named_parameters():
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print(name, param.size(), type(param))
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```
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输出：
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```
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weight torch.Size([3, 4]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
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bias torch.Size([3]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
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```
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因为这里是单层的所以没有了层数索引的前缀。另外返回的`param`的类型为`torch.nn.parameter.Parameter`，其实这是`Tensor`的子类，和`Tensor`不同的是如果一个`Tensor`是`Parameter`，那么它会自动被添加到模型的参数列表里，来看下面这个例子。
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``` python
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class MyModel(nn.Module):
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def __init__(self, **kwargs):
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super(MyModel, self).__init__(**kwargs)
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self.weight1 = nn.Parameter(torch.rand(20, 20))
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self.weight2 = torch.rand(20, 20)
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def forward(self, x):
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pass
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n = MyModel()
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for name, param in n.named_parameters():
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print(name)
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```
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输出:
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```
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weight1
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```
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上面的代码中`weight1`在参数列表中但是`weight2`却没在参数列表中。
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因为`Parameter`是`Tensor`，即`Tensor`拥有的属性它都有，比如可以根据`data`来访问参数数值，用`grad`来访问参数梯度。
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``` python
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weight_0 = list(net[0].parameters())[0]
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print(weight_0.data)
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print(weight_0.grad) # 反向传播前梯度为None
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Y.backward()
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print(weight_0.grad)
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```
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输出：
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```
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tensor([[ 0.2719, -0.0898, -0.2462, 0.0655],
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[-0.4669, -0.2703, 0.3230, 0.2067],
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[-0.2708, 0.1171, -0.0995, 0.3913]])
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None
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tensor([[-0.2281, -0.0653, -0.1646, -0.2569],
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[-0.1916, -0.0549, -0.1382, -0.2158],
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[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])
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```
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## 4.2.2 初始化模型参数
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我们在3.15节（数值稳定性和模型初始化）中提到了PyTorch中`nn.Module`的模块参数都采取了较为合理的初始化策略（不同类型的layer具体采样的哪一种初始化方法的可参考[源代码](https://github.com/pytorch/pytorch/tree/master/torch/nn/modules)）。但我们经常需要使用其他方法来初始化权重。PyTorch的`init`模块里提供了多种预设的初始化方法。在下面的例子中，我们将权重参数初始化成均值为0、标准差为0.01的正态分布随机数，并依然将偏差参数清零。
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``` python
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for name, param in net.named_parameters():
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if 'weight' in name:
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init.normal_(param, mean=0, std=0.01)
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print(name, param.data)
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```
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输出：
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```
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0.weight tensor([[ 0.0030, 0.0094, 0.0070, -0.0010],
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[ 0.0001, 0.0039, 0.0105, -0.0126],
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[ 0.0105, -0.0135, -0.0047, -0.0006]])
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2.weight tensor([[-0.0074, 0.0051, 0.0066]])
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```
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下面使用常数来初始化权重参数。
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``` python
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for name, param in net.named_parameters():
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if 'bias' in name:
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init.constant_(param, val=0)
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print(name, param.data)
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```
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输出：
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```
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0.bias tensor([0., 0., 0.])
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2.bias tensor([0.])
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```
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## 4.2.3 自定义初始化方法
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有时候我们需要的初始化方法并没有在`init`模块中提供。这时，可以实现一个初始化方法，从而能够像使用其他初始化方法那样使用它。在这之前我们先来看看PyTorch是怎么实现这些初始化方法的，例如`torch.nn.init.normal_`：
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``` python
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def normal_(tensor, mean=0, std=1):
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with torch.no_grad():
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return tensor.normal_(mean, std)
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```
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可以看到这就是一个inplace改变`Tensor`值的函数，而且这个过程是不记录梯度的。
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类似的我们来实现一个自定义的初始化方法。在下面的例子里，我们令权重有一半概率初始化为0，有另一半概率初始化为$[-10,-5]$和$[5,10]$两个区间里均匀分布的随机数。
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``` python
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def init_weight_(tensor):
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with torch.no_grad():
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tensor.uniform_(-10, 10)
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tensor *= (tensor.abs() >= 5).float()
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for name, param in net.named_parameters():
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if 'weight' in name:
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init_weight_(param)
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print(name, param.data)
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```
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输出：
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```
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0.weight tensor([[ 7.0403, 0.0000, -9.4569, 7.0111],
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[-0.0000, -0.0000, 0.0000, 0.0000],
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[ 9.8063, -0.0000, 0.0000, -9.7993]])
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2.weight tensor([[-5.8198, 7.7558, -5.0293]])
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```
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此外，参考2.3.2节，我们还可以通过改变这些参数的`data`来改写模型参数值同时不会影响梯度:
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``` python
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for name, param in net.named_parameters():
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if 'bias' in name:
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param.data += 1
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print(name, param.data)
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```
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输出：
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```
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0.bias tensor([1., 1., 1.])
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2.bias tensor([1.])
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```
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## 4.2.4 共享模型参数
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在有些情况下，我们希望在多个层之间共享模型参数。4.1.3节提到了如何共享模型参数: `Module`类的`forward`函数里多次调用同一个层。此外，如果我们传入`Sequential`的模块是同一个`Module`实例的话参数也是共享的，下面来看一个例子:
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``` python
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linear = nn.Linear(1, 1, bias=False)
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net = nn.Sequential(linear, linear)
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print(net)
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for name, param in net.named_parameters():
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init.constant_(param, val=3)
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print(name, param.data)
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```
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输出：
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```
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Sequential(
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(0): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=False)
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(1): Linear(in_features=1, out_features=1, bias=False)
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)
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0.weight tensor([[3.]])
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```
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在内存中，这两个线性层其实一个对象:
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``` python
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print(id(net[0]) == id(net[1]))
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print(id(net[0].weight) == id(net[1].weight))
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```
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输出:
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```
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True
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True
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```
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因为模型参数里包含了梯度，所以在反向传播计算时，这些共享的参数的梯度是累加的:
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``` python
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x = torch.ones(1, 1)
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y = net(x).sum()
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print(y)
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y.backward()
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print(net[0].weight.grad) # 单次梯度是3，两次所以就是6
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```
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输出:
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```
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|
tensor(9., grad_fn=<SumBackward0>)
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tensor([[6.]])
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```
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## 小结
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* 有多种方法来访问、初始化和共享模型参数。
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* 可以自定义初始化方法。
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> 注：本节与原书此节有一些不同，[原书传送门](https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-computation/parameters.html)
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