在PyTorch中nn.Module类是用于定义网络中前向结构的父类,当要定义自己的网络结构时就要继承这个类。现有的那些类式接口(如nn.Linear、nn.BatchNorm2d、nn.Conv2d等)也是继承这个类的,nn.Module类可以嵌套若干nn.Module的对象,来形成网络结构 ...
测试代码: import torch.nn as nnclass Model nn.Module : def init self : super Model, self . init self.conv nn.Conv d , , self.conv nn.Conv d , , model Model for m in model.modules : print m 结果: 结论: modules ...
2018-12-10 15:18 0 1110 推荐指数:
在PyTorch中nn.Module类是用于定义网络中前向结构的父类,当要定义自己的网络结构时就要继承这个类。现有的那些类式接口(如nn.Linear、nn.BatchNorm2d、nn.Conv2d等)也是继承这个类的,nn.Module类可以嵌套若干nn.Module的对象,来形成网络结构 ...
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 ...
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 ...
register_parameter nn.Parameters 与 register_parameter 都会向 _parameters写入参数,但是后者可以支持字符串命名。 从源码中可以看到,nn.Parameters为Module添加属性的方式也是通过register_parameter ...
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 ...
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 ...