引言

本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。

要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不适用外部完备的框架前提下，实现我们想要的模型。本系列文章的宗旨就是通过这样的过程，让大家切实掌握深度学习底层实现，而不是仅做一个调包侠。

本文基于前面介绍的计算图知识，开始实现我们自己的深度学习框架。

就像PyTorch用Tensor来表示张量一样，我们也创建一个自己的Tensor。

数据类型

由于我们自己的Tensor也需要进行矩阵运算，因此我们直接封装最常用的矩阵运算工具——NumPy。

首先，我们增加帮助函数来确保用到的数据类型为np.ndarray。

# 默认数据类型
_type = np.float32

# 可以转换为Numpy数组的类型
Arrayable = Union[float, list, np.ndarray]


def ensure_array(arrayable: Arrayable) -> np.ndarray:
    """
    :param arrayable:
    :return:
    """
    if isinstance(arrayable, np.ndarray):
        # 如果本身是ndarray
        return arrayable
    # 转换为Numpy数组
    return np.array(arrayable, dtype=_type)

Tensor初探

所有的代码都尽量添加类型提示(Typing)，已增加代码的可读性。接下来，创建我们自己的Tensor实现：

class Tensor:
    def __init__(self, data: Arrayable, requires_grad: bool = False) -> None:
        '''
        初始化Tensor对象
        Args:
            data: 数据
            requires_grad: 是否需要计算梯度
        '''

        # data 是 np.ndarray
        self._data = ensure_array(data)

        self.requires_grad = requires_grad
        # 保存该Tensor的梯度
        self._grad = None

        if self.requires_grad:
            # 初始化梯度
            self.zero_grad()

        # 用于计算图的内部变量
        self._ctx = None

调用ensure_array确保传过来的是一个Numpy数组。requires_grad表示是否需要计算梯度。

下面增加一些属性方法(属于上面Tensor类)：

    @property
    def grad(self):
        return self._grad

    @property
    def data(self) -> np.ndarray:
        return self._data

    @data.setter
    def data(self, new_data: np.ndarray) -> None:
        self._data = ensure_array(new_data)
        # 重新赋值后就没有梯度了
        self._grad = None

通过@property来确保梯度是只读的，同时让保存的数据data是可读可写的，当修改data时，需要清空梯度。因为绑定的数据已经发生了变化。

我们知道Tensor作为张量，它是有形状(shape)、维度(dimension)等相关属性的，下面我们就来实现：

    # ****一些常用属性****
    @property
    def shape(self) -> Tuple:
        '''返回Tensor各维度大小的元素'''
        return self.data.shape

    @property
    def ndim(self) -> int:
        '''返回Tensor的维度个数'''
        return self.data.ndim

    @property
    def dtype(self) -> np.dtype:
        '''返回Tensor中数据的类型'''
        return self.data.dtype

    @property
    def size(self) -> int:
        '''
        返回Tensor中元素的个数 等同于np.prod(a.shape)
        Returns:
        '''
        return self.data.size

在Tensor的初始化方法中，有进行梯度初始化的方法，看一下是如何实现的：

    def zero_grad(self) -> None:
        '''
        将梯度初始化为0
        Returns:

        '''
        self._grad = Tensor(np.zeros_like(self.data, dtype=_type))

为了方便调试，我们实现了了__repr__方法。同时实现__len_魔法方法，返回数据的长度。

    def __repr__(self) -> str:
        return f"Tensor({self.data}, requires_grad={self.requires_grad})"

    def __len__(self) -> int:
        return len(self.data)

最后，实现两个比较有用的方法。

    def assign(self, x) -> "Tensor":
        '''将x的值赋予当前Tensor'''
        x = ensure_tensor(x)
        # 维度必须一致
        assert x.shape == self.shape
        self.data = x.data
        return self

    def numpy(self) -> np.ndarray:
        """转换为Numpy数组"""
        return self.data

assign用于给当前Tensor赋值，因为我们上面让data是只读了，所以需要额外提供这个方法。

numpy则是将当前Tensor对象转换为Numpy数组。

类似ensure_array，我们也提供了一个确保为Tensor的帮助方法。

Tensorable = Union["Tensor", float, np.ndarray]


def ensure_tensor(tensoralbe: Tensorable) -> "Tensor":
    '''
    确保是Tensor对象
    '''
    if isinstance(tensoralbe, Tensor):
        return tensoralbe
    return Tensor(tensoralbe)

测试

写完代码进行测试是一个好习惯，我们今天暂且在__main__里面测试：

if __name__ == '__main__':
    t = Tensor(range(10))
    print(t)
    print(t.shape)
    print(t.size)
    print(t.dtype)

输出：

Tensor([0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.], requires_grad=False)
(10,)
10
float32

完整代码

完整代码笔者上传到了程序员最大交友网站上去了，地址: 👉 https://github.com/nlp-greyfoss/metagrad

总结

本文我们实现了Tensor对象的基本框架，下篇文章就会学习如何实现基本的反向传播。

最后一句：BUG，走你！

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