一、继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法,则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。 首先,简单实现一个Mylinear类: 这样就可以将我们自定义的Mylinear加入整个网络: 我们可以看出,MLP ...
Module 是 pytorch 提供的一个基类,每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类,继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。 本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。 初始化方法中做了什么def init self : self. backend thnn backend self. parameters OrderedDict self. buffers O ...
2019-07-30 15:01 2 1487 推荐指数:
一、继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法,则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。 首先,简单实现一个Mylinear类: 这样就可以将我们自定义的Mylinear加入整个网络: 我们可以看出,MLP ...
1.nn.Module类理解 pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的 方法预览: 我们在定义自已的网络的时候,需要继承nn.Module类,并重新实现构造函数__init__和forward这两个方法。但有一些注意技巧: (1)一般把网络中 ...
Pytorch 学习笔记之自定义 Module pytorch 是一个基于 python 的深度学习库。pytorch 源码库的抽象层次少,结构清晰,代码量适中。相比于非常工程化的 tensorflow,pytorch 是一个更易入手的,非常棒的深度学习框架。 对于系统学习 ...
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 ...
本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤。网络模型的内容如下,包括模型创建和权值 ...
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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 ...