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 ...
前言 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 带有自定义层的模型等,就需要自己来定义一个模型了。本文将详细说明如何让使用Mudule类来自定义一个模型。 一 torch.nn.Module类概述 个人理解,pytorch不像tensorflow那 ...
2020-06-03 20:47 0 1649 推荐指数:
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 ...
参考文档Module — PyTorch 1.7.0 documentation net类及其子类都会调用 init_weights() 方法 ...
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 ...
前言:类似于keras中的序贯模型,当一个模型较简单的时候,我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。这个模型也是继承自Module类的,关于这个类,后面的文章会详细介绍。 一、关于Sequential类的简介先来看一下它的定义吧,在之前,我们首先需要明确一个 ...
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 ...
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 ...
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 ...