nn.Module

调试

1、以LeNet为例，我们在第72行设置断点，并进行Debug。

2、点击C按钮，我们进入到LeNet，可以发现LeNet是继承于nn.Module的，所以LeNet是一个module,代码super(LeNet, self).init()实现父类函数调用的功能，父类为nn.Mudule，所以它会调用nn.Module的__init__()函数。

3、点击C按钮进入该行代码，观察__init__()的函数操作，我们可以发现__init__()实现了8个有序字典的初始化。self.training表示我们模型的训练状态。

4、点击E按钮，我们返回到LeNet模型类当中，我们构建好了一个module的基本属性，可以发现LeNet中有了8个有序字典。

5、接下来构建子模块，点击B按钮再点击C按钮，进入nn.Conv2d卷积层，我们可以发现我们跳转到了conv.py文件中的Conv2d类中，而Conv2d继承于_ConvNd类。

6、根据第330行代码我们知道Conv2d调用了父类的__init__()函数，因此我们运行至332行查看_ConvNd都有什么操作。由下图可以看出来，Conv2d继承于_ConvNd,而_ConvNd继承于Module，所以Conv2d还是一个Module,所以Conv2d会调用Module的__init__()函数，所以Conv2d会构建8个有序的字典。

7、返回至步骤2的文件中，点击B按钮向下运行，这样我们的第一个网络层self.conv1就初始化完毕。，由于self.conv1属于Module，因此它会记载在LeNet的module中，key=conv1, value=Conv2d(3, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))。由于Conv2d是Module,因此Conv2d有8个有序字典。由于卷积层没有子网络，因此conv1的_modules为空，但是_parameters存储了卷积层包含的可学习参数：权值和bias。Parameter类继承于张量，所以这些可学习参数为张量。

8、接下来我们通过构建第二个网络层来观察，Module是如何将子module存储到_modules字典中的。点击B按钮，进入__init__()函数，然后点击E按钮退出。到这里我们发现我们的_modules还没有conv2这个属性，这是因为我们刚刚只是实现了等号右边的实例化，还未赋值到LeNet类属性conv2中，只是构建了这个网络层，下一步才是赋值到conv2中，因为再Module中有个机制会拦截所有的类属性赋值操作，所以它还会跳转到下一个函数。

9、接下来我们继续点击B按钮，程序跳转到module.py的__setattr__()函数，它的功能为拦截所有类属性的赋值。运行至594行，他会对我们的value和name进行一个类型判断，先判断是否为Parameter，若为Parameter则会存储到Parameter这个有序字典中。此时value为一个Conv2d,所以它是一个Module。

10、运行至608行，程序会进行一个Module的判断，由于是Module所以他会把value存到_modules中，命名为类属性conv2。

11、点击E按钮进行返回，此时我们的LeNet的_modules中就有了conv2。后面以此类推。

12、继续点击E按钮，返回主程序，此时net中的_modules中就有了我们刚刚构建的子模块，_parameters为空，这是因为LeNet进行属性赋值时，并由构建Parameter类。

在conv1中的_paramters存放了可学习的参数weight和bias

以上为nn.Module属性构建的机制。