forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
add Chinese comment in cell
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8bdcc68bb7
commit
904f1a8123
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@ -0,0 +1,390 @@
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mindspore.nn.Cell
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==================
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.. py:class:: mindspore.nn.Cell(auto_prefix=True, flags=None)
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所有神经网络的基类。
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一个 `Cell` 可以是单一的神经网络单元，如 :class:`mindspore.nn.Conv2d`, :class:`mindspore.nn.ReLU, :class:`mindspore.nn.BatchNorm`等，也可以是组成网络的 `Cell` 的结合体。
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.. note:: 一般情况下，自动微分 (AutoDiff) 算法会自动调用梯度函数，但是如果使用反向传播方法 (bprop method)，梯度函数将会被反向传播方法代替。反向传播函数会接收一个包含损失对输出的梯度张量 `dout` 和一个包含前向传播结果的张量 `out` 。反向传播过程需要计算损失对输入的梯度，损失对参数变量的梯度目前暂不支持。反向传播函数必须包含自身参数。
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**参数** ：
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- **auto_prefix** (`Cell`) – 递归地生成作用域。默认值：True。
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- **flags** (`dict`) - Cell的配置信息，目前用于绑定Cell和数据集。用户也通过该参数自定义Cell属性。默认值：None。
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**支持平台**：
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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**样例** :
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.. code-block::
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>>> import mindspore.nn as nn
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>>> import mindspore.ops as ops
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>>> class MyCell(nn.Cell):
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... def __init__(self):
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... super(MyCell, self).__init__()
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... self.relu = ops.ReLU()
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...
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... def construct(self, x):
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... return self.relu(x)
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.. py:method:: add_flags(**flags)
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为Cell添加自定义属性。
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在实例化Cell类时，如果入参flags不为空，会调用此方法。
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**参数** ：
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**flags** (`dict`) - Cell的配置信息，目前用于绑定Cell和数据集。用户也通过该参数自定义Cell属性。默认值：None。
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.. py:method:: add_flags_recursive(**flags)
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如果Cell含有多个子Cell，此方法会递归得给所有子Cell添加自定义属性。
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**参数** ：
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**flags** (`dict`) - Cell的配置信息，目前用于绑定Cell和数据集。用户也通过该参数自定义Cell属性。默认值：None。
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.. py:method:: cast_inputs(inputs, dst_type)
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将输入转换为指定类型。
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**参数** ：
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**inputs** (`tuple[Tensor]`) - 输入。
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**dst_type** (`mindspore.dtype`) - 指定的数据类型。
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**返回**：
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tuple[Tensor]类型，转换类型后的结果。
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.. py:method:: cast_param(param)
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在PyNative模式下，根据自动混合精度的精度设置转换Cell中参数的类型。
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该接口目前在自动混合精度场景下使用。
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**参数**：
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**param** (`Parameter`) – Parameter类型，需要被转换类型的输入参数。
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**返回**：
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Parameter类型，转换类型后的参数。
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.. py:method:: cells()
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返回当前Cell的子Cell的迭代器。
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**返回**：
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Iteration类型，Cell的子Cell。
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.. py:method:: cells_and_names(cells=None, name_prefix="")
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递归地获取当前Cell及输入 `cells` 的所有子Cell的迭代器，包括Cell的名称及其本身。
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**参数**：
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- **cell** (`str`) – 需要进行迭代的Cell。默认值：None。
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- **name_prefix** (`str`) – 作用域。默认值：''。
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**返回**：
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Iteration类型，当前Cell及输入 `cells` 的所有子Cell和相对应的名称。
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**样例** :
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.. code-block::
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>>> n = Net()
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>>> names = []
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>>> for m in n.cells_and_names():
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... if m[0]:
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... names.append(m[0])
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.. py:method:: check_names()
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检查Cell中的网络参数名称是否重复。
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.. py:method:: compile(*inputs)
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编译Cell。
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**参数**：
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**inputs** (`tuple`) – Cell的输入。
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.. py:method:: compile_and_run(*inputs)
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编译并运行Cell。
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**参数**：
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**inputs** (`tuple`) – Cell的输入。
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**返回**：
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Object类型，执行的结果。
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.. py:method:: construct(*inputs, **kwargs)
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定义要执行的计算逻辑。所有子类都必须重写此方法。
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**返回**：
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Tensor类型，返回计算结果。
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.. py:method:: exec_checkpoint_graph()
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保存checkpoint图。
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.. py:method:: extend_repr()
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设置Cell的扩展表示形式。
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若需要在print时输出个性化的扩展信息，请在您的网络中重新实现此方法。
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.. py:method:: generate_scope()
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为网络中的每个Cell对象生成作用域。
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.. py:method:: get_flags()
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获取该Cell的自定义属性。自定义属性通过 `add_flags` 方法添加。
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.. py:method:: get_func_graph_proto()
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返回图的二进制原型。
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.. py:method:: get_parameters(expand=True)
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返回一个该Cell中parameter的迭代器。
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**参数**：
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**expand** (`bool`) – 如果为True，则递归地获取当前Cell和所有子Cell的parameter。否则，只生成当前Cell的子Cell的parameter。默认值：True。
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**返回**：
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Iteration类型，Cell的parameter。
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**样例** :
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.. code-block::
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>>> n = Net()
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>>> parameters = []
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>>> for item in net.get_parameters():
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... parameters.append(item)
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.. py:method:: get_scope()
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返回Cell的作用域。
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**返回**：
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String类型，网络的作用域。
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.. py:method:: insert_child_to_cell(child_name, child_cell)
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将一个给定名称的子Cell添加到当前Cell。
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**参数**：
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- **child_name** (`str`) – 子Cell名称。
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- **child_cell** (`Cell`) – 要插入的子Cell。
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**异常**：
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- **KeyError** – 如果子Cell的名称不正确或与其他子Cell名称重复。
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- **TypeError** – 如果子Cell的类型不正确。
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.. py:method:: insert_param_to_cell(param_name, param, check_name=True)
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向当前Cell添加参数。
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将指定名称的参数插入Cell。目前在 `mindspore.nn.Cell.__setattr__` 中使用。
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**参数**：
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- **param_name** (`str`) – 参数名称。
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- **param** (`Parameter`) – 要插入到Cell的参数。
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- **check_name** (`bool`) – 是否对`param_name`中的"."进行检查。默认值：True。
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**异常**：
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- **KeyError** – 如果参数名称为空或包含"."。
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- **TypeError** – 如果参数的类型不是Parameter。
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.. py:method:: name_cells()
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递归地获取一个Cell中所有子Cell的迭代器。
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包括Cell名称和Cell本身。
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**返回**：
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Dict[String, Cell]，Cell中的所有子Cell及其名称。
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.. py:method:: parameters_and_names(name_prefix='', expand=True)
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返回Cell中parameter的迭代器。
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包含参数名称和参数本身。
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**参数**:
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name_prefix (str): 作用域。默认值： ''。
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expand (bool): 如果为True，则递归地获取当前Cell和所有子Cell的参数及名称；如果为False，只生成当前Cell的子Cell的参数及名称。默认值：True.
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**返回**:
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迭代器，Cell的名称和Cell本身。
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**样例**:
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>>> n = Net()
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>>> names = []
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>>> for m in n.parameters_and_names():
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... if m[0]:
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... names.append(m[0])
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.. py:property:: param_prefix
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当前Cell的子Cell的参数名前缀。
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.. py:method:: parameters_dict(recurse=True)
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获取此Cell的parameter字典。
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**参数**：
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**recurse** (`bool`) – 是否递归得包含所有子Cell的parameter。默认值：True。
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**返回**：
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OrderedDict类型，返回参数字典。
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.. py:method:: remove_redundant_parameters()
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删除冗余参数。
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这个接口通常不需要显式调用。
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.. py:method:: set_comm_fusion(fusion_type, recurse=True)
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为Cell中的参数设置融合类型。请参考 :class:`mindspore.Parameter.comm_fusion` 的描述。
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.. note:: 当函数被多次调用时，此属性值将被重写。
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**参数**：
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- **fusion_type** (`int`) – Parameter的`comm_fusion` 属性的设置值。
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- **recurse** (`bool`) – 是否递归地设置子Cell的可训练参数。默认值：True。
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.. py:method:: set_grad(requires_grad=True)
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Cell的梯度设置。在PyNative模式下，该参数指定Cell是否需要梯度。如果为True，则在执行正向网络时，将生成需要计算梯度的反向网络。
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**参数**：
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**requires_grad** (`bool`) – 指定网络是否需要梯度，如果为True，PyNative模式下Cell将构建反向网络。默认值：True。
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**返回**：
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Cell类型，Cell本身。
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.. py:method:: set_train(mode=True)
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将Cell设置为训练模式。
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设置当前Cell和所有子Cell的训练模式。对于训练和预测具有不同结构的网络层(如 `BatchNorm`)，将通过这个属性区分分支。如果设置为True，则执行训练分支，否则执行另一个分支。
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**参数**：
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**mode** (`bool`) – 指定模型是否为训练模式。默认值：True。
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**返回**：
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Cell类型，Cell本身。
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.. py:method:: to_float(dst_type)
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在Cell和所有子Cell的输入上添加类型转换，以使用特定的浮点类型运行。
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如果 `dst_type` 是 `mindspore.dtype.float16` ，Cell的所有输入(包括作为常量的input， Parameter， Tensor)都会被转换为float16。请参考 `mindspore.build_train_network` 的源代码中的用法。
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.. note:: 多次调用将产生覆盖。
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**参数**：
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**dst_type** (`mindspore.dtype`) – Cell转换为 `dst_type` 类型运行。 `dst_type` 可以是 `mindspore.dtype.float16` 或者 `mindspore.dtype.float32` 。
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**返回**：
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Cell类型，Cell本身。
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**异常**：
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**ValueError** – 如果 `dst_type` 不是 `mindspore.dtype.float32` ，也不是`mindspore.dtype.float16`。
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.. py:method:: trainable_params(recurse=True)
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返回Cell的可训练参数。
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返回一个可训练参数的列表。
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**参数**：
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**recurse** (`bool`) – 是否递归地包含当前Cell的所有子Cell的可训练参数。默认值：True。
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**返回**：
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List类型，可训练参数列表。
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.. py:method:: untrainable_params(recurse=True)
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返回Cell的不可训练参数。
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||||
返回一个不可训练参数的列表。
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**参数**：
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||||
**recurse** (`bool`) – 是否递归地包含当前Cell的所有子Cell的不可训练参数。默认值：True。
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**返回**：
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||||
List类型，不可训练参数列表。
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.. py:method:: update_cell_prefix()
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递归地更新所有子Cell的 `param_prefix` 。
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在调用此方法后，可以通过Cell的 `param_prefix` 属性获取该Cell的所有子Cell的名称前缀。
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.. py:method:: update_cell_type(cell_type)
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量化感知训练网络场景下，更新当前Cell的类型。
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此方法将Cell类型设置为 `cell_type` 。
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**参数**：
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**cell_type** (str) – 被更新的类型，`cell_type` 可以是"quant"或"second-order"。
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||||
.. py:method:: update_parameters_name(prefix="", recurse=True)
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|
||||
给网络参数名称添加 `prefix` 前缀字符串。
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||||
**参数**：
|
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|
||||
- **prefix** (`str`) – 前缀字符串。默认值：''。
|
||||
- **recurse** (`bool`) – 是否递归地包含所有子Cell的参数。默认值：True。
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||||
|
|
@ -42,8 +42,8 @@ class Cell(Cell_):
|
|||
"""
|
||||
Base class for all neural networks.
|
||||
|
||||
A 'Cell' could be a single neural network cell, such as conv2d, relu, batch_norm, etc. or a composition of
|
||||
cells to constructing a network.
|
||||
A 'Cell' could be a single neural network cell, such as :class:`mindspore.nn.Conv2d`, :class:`mindspore.nn.ReLU,
|
||||
:class:`mindspore.nn.BatchNorm`, etc. or a composition of cells to constructing a network.
|
||||
|
||||
Note:
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||||
In general, the autograd algorithm will automatically generate the implementation of the gradient function,
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||||
|
|
@ -356,8 +356,11 @@ class Cell(Cell_):
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|||
Cast inputs to specified type.
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||||
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||||
Args:
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||||
inputs (tuple): The cell inputs.
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inputs (tuple[Tensor]): The cell inputs.
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||||
dst_type (mindspore.dtype): The specified data type.
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||||
|
||||
returns:
|
||||
tuple[Tensor], the result with destination data type.
|
||||
"""
|
||||
res = list()
|
||||
for item in inputs:
|
||||
|
|
@ -836,8 +839,8 @@ class Cell(Cell_):
|
|||
"""
|
||||
Adds a parameter to the current cell.
|
||||
|
||||
Inserts a parameter with given name to the cell. Please refer to the usage in
|
||||
source code of `mindspore.nn.Cell.__setattr__`.
|
||||
Inserts a parameter with given name to the cell. The method is currently used in
|
||||
`mindspore.nn.Cell.__setattr__`.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
param_name (str): Name of the parameter.
|
||||
|
|
@ -846,7 +849,6 @@ class Cell(Cell_):
|
|||
|
||||
Raises:
|
||||
KeyError: If the name of parameter is null or contains dot.
|
||||
AttributeError: If user did not call init() first.
|
||||
TypeError: If the type of parameter is not Parameter.
|
||||
"""
|
||||
if not param_name:
|
||||
|
|
@ -1304,7 +1306,7 @@ class Cell(Cell_):
|
|||
|
||||
def get_flags(self):
|
||||
"""
|
||||
Get the attributes of cell's flags.
|
||||
Get the self_defined attributes of the cell, which can be added by `add_flags` method.
|
||||
"""
|
||||
if not hasattr(self, "_mindspore_flags"):
|
||||
self._mindspore_flags = {}
|
||||
|
|
@ -1497,7 +1499,7 @@ class Cell(Cell_):
|
|||
def set_comm_fusion(self, fusion_type, recurse=True):
|
||||
"""
|
||||
Set `comm_fusion` for all the parameters in this cell. Please refer to the description of
|
||||
`mindspore.common.parameter.comm_fusion`.
|
||||
:class:`mindspore.Parameter.comm_fusion`.
|
||||
|
||||
Note:
|
||||
The value of attribute will be overwritten when the function is called multiply.
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue