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 ...
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 init 中必须自己定义可学习的参数,并封装成Parameter,如在本例中我们把w和b封装成parameter。parameter是一种特 ...
2020-02-24 11:21 0 1003 推荐指数:
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 ...
本文将介绍: torch.nn包 定义一个简单的nn架构 定义优化器、损失函数 梯度的反向传播 将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包 torch.nn包来构建网络; torch.nn.Module类作为自定义类的基类 ...
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 ...
文章引用:https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1)Upsample 上采样一个 ...
Vision layers 1)Upsample 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D ...
该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件。 PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经网络。为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么 ...
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation ...
在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看出差别,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn ...