定义： 在模型中有两种需要被保存下来的参数：parameter和buffer 一种是反向传播需要被optimizer更新的，称之为 parameter 如权重等 一种是反向传播不需要被optimizer更新，称之为 buffer 一些阈值之类的 注册：torch.nn.register parameter 用于注册Parameter实例到当前Module中 一般可以用torch.nn.Parame ...
2021-06-03 10:43 0 1028 推荐指数：
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 ...
前言： 我们知道，pytorch一般情况下，是将网络中的参数保存成OrderedDict（见附1）形式的。这里的参数其实包括2种：一种是模型中的各种module含的参数，即nn.Parameter，我们当然可以在网络中定义其他的nn.Parameter参数。另外一种 ...
下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类，你定义的所有网络结构都必须继承这个类。 Buffer: buffer和parameter相对，就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下： Parameter ...
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 ...
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 ...
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 ...
测试代码： import torch.nn as nnclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(10, 20 ...
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 ...
