一、背景知识 python中两个属相相关方法 result = obj.name 会调用builtin函数getattr(obj,'name')查找对应属性,如果没有name属性则调用obj.__getattr__('name')方法,再无则报错 obj.name = value ...
nn.Module基类的构造函数: 其中每个属性的解释如下: parameters:字典,保存用户直接设置的parameter,self.param nn.Parameter t.randn , 会被检测到,在字典中加入一个key为 param ,value为对应parameter的item。而self.submodule nn.Linear , 中的parameter则不会存于此。 module ...
2018-03-03 23:35 7 11243 推荐指数:
一、背景知识 python中两个属相相关方法 result = obj.name 会调用builtin函数getattr(obj,'name')查找对应属性,如果没有name属性则调用obj.__getattr__('name')方法,再无则报错 obj.name = value ...
前言: 我们知道,pytorch一般情况下,是将网络中的参数保存成OrderedDict(见附1)形式的。这里的参数其实包括2种:一种是模型中的各种module含的参数,即nn.Parameter,我们当然可以在网络中定义其他的nn.Parameter参数。另外一种 ...
大部分nn中的层class都有nn.function对应,其区别是: nn.Module实现的layer是由class Layer(nn.Module)定义的特殊类,会自动提取可学习参数nn.Parameter nn.functional中的函数更像是纯函数,由def function ...
我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈),我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的,难听点就是嚼碎了喂我们。这样也行 ...
tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf s ...
有下面代码可以看出torch层函数(nn.Module)用法,使用超参数实例化层函数类(常位于网络class的__init__中),而网络class实际上就是一个高级的递归的nn.Module的class。 通常 torch.nn的核心数据结构是Module,它是一个抽象概念,既可以表示 ...
自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...
Pytorch:模型的保存与加载 torch.save()、torch.load()、torch.nn.Module.load_state_dict() Pytorch 保存和加载模型后缀:.pt 和.pth 1 torch.save() [source]保存一个序列化(serialized ...