Pytorch: torch.nn
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 ...
原文：pytorch中torch.nn构建神经网络的不同层的含义
主要是参考这里,写的很好PyTorch 入门实战 四 利用Torch.nn构建卷积神经网络 卷积层nn.Con d 常用参数 in channels:输入通道数 out channels:输出通道数 kernel size:滤波器 卷积核 大小，宽和高相等的卷积核可以用一个数字表示，例如kernel size 否则用不同数字表示，例如kernel size ， stride : 表示滤波器滑动的步 ...
2019-03-15 12:06 0 717 推荐指数：
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； nn.Module，包含了所有神经网络层，比如卷积层或者是线性层； torch.nn.Functional包 ...
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简介 pytorch中其实一般没有特别明显的Layer和Module的区别，不管是自定义层、自定义块、自定义模型，都是通过继承Module类完成的。其实Sequential类也是继承自Module类的。 torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。构建于autograd之上，可以用 ...
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一、简介 nn全称为neural network,意思是神经网络，是torch中构建神经网络的模块。 二、子模块介绍 2.1 nn.functional 该模块包含构建神经网络需要的函数，包括卷积层、池化层、激活函数、损失函数、全连接函数 ...
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