pytorch——nn.Module 構建深度學習模型的話，用autograd太抽象、底層、代碼量大實現麻煩，提供了nn.Module比較方便。nn.Module代表某一次或者某幾層的nn。一般是基礎nn.Module，寫自己的nn/nn的某層 一、Module基本知識介紹 ...

nn.Conv2是一個類，而F.conv2d是一個函數 這兩個功能並無區別，這兩種實現方式同時存在的原因如下 在建圖過程中，往往有兩種層，一種如全連接層 當中是有Variable ，另外一種是如Pooling Relu層，當中是沒有Variable 如果所有的層都用 ...

tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf s ...

有下面代碼可以看出torch層函數(nn.Module)用法，使用超參數實例化層函數類(常位於網絡class的__init__中)，而網絡class實際上就是一個高級的遞歸的nn.Module的class。 通常 torch.nn的核心數據結構是Module，它是一個抽象概念，既可以表示 ...

nn.Module() 目錄 nn.Module() nn.Module() 1、核心 2、查看 3、設置 4、注冊 5、轉換 6、加載 如何將模型 ...

torch.nn 是專門為神經網絡設計的模塊化接口，nn構建於autgrad之上，可以用來定義和運行神經網絡 nn.Module 是nn中重要的類，包含網絡各層的定義，以及forward方法 對於自己定義的網絡，需要注意以下幾點： 1）需要繼承nn.Module類，並實現forward方法 ...

參考：pytorch教程之nn.Module類詳解——使用Module類來自定義模型 　　pytorch中對於一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential類及可以實現，這點類似於keras，但是更多的時候面對復雜的模型，比如：多輸入多輸出、多分支模型、跨層連接模型、帶有自定義層 ...

初始化，這些內容都在nn.Module中有實現。 網絡模型的創建步驟 創建模型有 2 個要 ...