nn.Module() 目录 nn.Module() nn.Module() 1、核心 2、查看 3、设置 4、注册 5、转换 6、加载 如何将模型 ...
pytorch nn.Module 构建深度学习模型的话,用autograd太抽象 底层 代码量大实现麻烦,提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module,写自己的nn nn的某层 一 Module基本知识介绍 在实现自己的某层的时候基础了nn.Module,在构造函数中要调用Module的构造函数 super Linear,self ...
2018-10-22 15:21 0 7225 推荐指数:
nn.Module() 目录 nn.Module() nn.Module() 1、核心 2、查看 3、设置 4、注册 5、转换 6、加载 如何将模型 ...
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 ...
torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己定义的网络,需要注意以下几点: 1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法 ...
参考:pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型 pytorch中对于一般的序列模型,直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现,这点类似于keras,但是更多的时候面对复杂的模型,比如:多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层 ...
初始化,这些内容都在nn.Module中有实现。 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要 ...
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 ...
定义一个模型。 一、torch.nn.Module类概述 个人理解,pytorch不像tensorfl ...