ニューラルネットワークを用いたpythonコードについて

Question

 import torch.nn as nn       (1)
 from nn import build_model  (2)

(1)は通っているのですが、（２）が通りません．原因を教えていただきたいです
以下のようなエラーが出ます

ModuleNotFoundError: No module named 'nn'

全体のコードも示しておきます

import logging
import os
import pickle

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

from config import Config
from nn import build_model
from tokenizer import Tokenizer
from utils import (DialogDataset, one_cycle, evaluate,
                   seed_everything, BalancedDataLoader,
                   make_train_data_from_txt, make_itf)

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

if __name__ == '__main__':
    logging.info('*** Initializing ***')

    if not os.path.isdir(Config.data_dir):
        os.mkdir(Config.data_dir)

    seed_everything(Config.seed)
    device = torch.device(Config.device)

    start_epoch = 0
    tokenizer = Tokenizer.from_pretrained(Config.model_name)

    logging.info('Preparing training data')
    if Config.use_pickle:
        with open(f'{Config.pickle_path}', 'rb') as f:
            train_data = pickle.load(f)
    else:
        train_data = make_train_data_from_txt(Config, tokenizer)
    itf = make_itf(train_data, Config.vocab_size)
    dataset = DialogDataset(train_data, tokenizer)

    logging.info('Define Models')
    model = build_model(Config).to(device)
    model.unfreeze()

    logging.info('Define Loss and Optimizer')
    criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
    optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=Config.lr, betas=Config.betas, eps=1e-9)

    if Config.load:
        state_dict = torch.load(f'{Config.data_dir}/{Config.fn}.pth')
        start_epoch = 10
        print(f'Start Epoch: {start_epoch}')
        model.load_state_dict(state_dict['model'])
        optimizer.load_state_dict(state_dict['opt'])

    logging.info('Start Training')
    for epoch in range(start_epoch, Config.n_epoch):
        one_cycle(epoch, Config, model, optimizer, criterion,
                  BalancedDataLoader(dataset, tokenizer.pad_token_id),
                  tokenizer, device)
        evaluate(Config, 'おはよーーー', tokenizer, model, device)
```

Answer 1

すいません．普通にnnのフォルダの場所がおかしかっただけでした．

Answer 2

この質問への答えは、質問者の知識レベルと、どの深さまで理解したいかによります。

一番浅いレベルでいうと、「Pythonの仕様」です。
その仕様によると、from を使う import文のfromの次に書かれたもの(識別子、identifier)は変数とは見なして、その値を使うというようにはなっていないからです。

深いレベルでいうと、以下になります。

importは式ではなくimport文です。
import文の構文は 公式ドキュメント 7.11. import 文に書かれているように

import_stmt     ::=  "import" module ["as" identifier] ("," module ["as" identifier])*
                     | "from" relative_module "import" identifier ["as" identifier]
                     ("," identifier ["as" identifier])*
                     | "from" relative_module "import" "(" identifier ["as" identifier]
                     ("," identifier ["as" identifier])* [","] ")"
                     | "from" relative_module "import" "*"
module          ::=  (identifier ".")* identifier
relative_module ::=  "."* module | "."+

これを理解するためには拡張BNF記法の知識が必要です。

簡単に説明すると、
from nn import build_model
のnnは構文的にはrelative_moduleとなります。
relative_moduleは「ゼロ個以上の"."とmoduleのつながり」または「1個以上の"."」です。
(知識のあるひとなら、これを見ればfrom nn import build_modelはその後でエラーになるだろうということはわかります。)

nnには"."はないのでmoduleでなければなりません。
moduleは「"."で区切られたidentifierのつながり」です。
sito12jさんが期待しているような動きができるなら、このように読み解いていったときにexpressionが現れなければならないのですが、identifierに到達してしまったということはそういうことができないことを(ほぼ)示しています。
「ほぼ」と書いてあるのはコード生成の段階で違うように実装することも不可能ではないからですが、普通はそういうことはしないので、この段階で「ほぼ」確定します。

このあたりを理解するためには、公式ドキュメント Python 言語リファレンスを読む必要があるのですが、さらにその前に字句解析、構文解析、コード生成などの概要を理解する必要があります。勉強されるならドラゴン本をお勧めします。

Answer 3

FacebookのDetectron2ですか？
であれば、以下の通りです。
from detectron2.modeling import build_model

補足

Pythonのimpordでは、以下のようにasで略したもの(yyy)をimportには使えないです。

import www.xxx as yyy
import yyy.zzz

Comments

[退会済みユーザー]

この場合 import torch.nn as nn にも変更を加えなければなりませんよね？　なにぶん知識がなく, Detectron2であるかわかりません．　全体のコードも一応公開したのですが, 　from detectron2.modeling import build_model でうごくのでしょうか？

[退会済みユーザー]

手元に環境がないので確証はないですが、

> import torch.nn as nn にも変更を加えなければなりませんよね？
どう使うかは別問題として、これだけでnnを使う分には次からnnだけで端折って使えます。
「torch.nnじゃ長いからnnと略して使ってしまえ（たまたま元と同じ名前を付けられただけ）」のイメージです。 t
orch.nnにぶら下がるものをimportするときは、また from torch.nn.略 import ○○ (as △△)をしないといけません。この詳細を聞きたいのであれば、ppaulさんに聞いた方が圧倒的にいいです。

> from detectron2.modeling import build_model でうごくのでしょうか？
多分動くと思います。動かなかったらエラー内容を教えてください。