一、第一种方式（可以配合一些条件判断语句动态添加） 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name：某层次的名字；module：需要添加的子模块，如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中 ...

nn.Linear() 　　PyTorch的 nn.Linear() 是用于设置网络中的全连接层的，需要注意在二维图像处理的任务中，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量，形状通常为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明 ...

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例 ...

nn.Sequential 是一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为 元素的有序字典也可以作为传入参数。 # Example of using Sequential model = nn.Sequential ...

nn.SequentialA sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict ...

一个有序的容器，神经网络模块（module）将按照在传入构造器时的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典（OrderedDict）也可以作为传入参数。 接下来看一下Sequential源码，是如何实现的:https://pytorch ...

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 ...

文章目录 一、官方文档介绍 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积） 参数groups——分组卷积 三、代码实例 一、官方文档介绍 ...