一、背景知識 python中兩個屬相相關方法 result = obj.name 會調用builtin函數getattr(obj,'name')查找對應屬性,如果沒有name屬性則調用obj.__getattr__('name')方法,再無則報錯 obj.name = value ...
nn.Module基類的構造函數: 其中每個屬性的解釋如下: parameters:字典,保存用戶直接設置的parameter,self.param nn.Parameter t.randn , 會被檢測到,在字典中加入一個key為 param ,value為對應parameter的item。而self.submodule nn.Linear , 中的parameter則不會存於此。 module ...
2018-03-03 23:35 7 11243 推薦指數:
一、背景知識 python中兩個屬相相關方法 result = obj.name 會調用builtin函數getattr(obj,'name')查找對應屬性,如果沒有name屬性則調用obj.__getattr__('name')方法,再無則報錯 obj.name = value ...
前言: 我們知道,pytorch一般情況下,是將網絡中的參數保存成OrderedDict(見附1)形式的。這里的參數其實包括2種:一種是模型中的各種module含的參數,即nn.Parameter,我們當然可以在網絡中定義其他的nn.Parameter參數。另外一種 ...
大部分nn中的層class都有nn.function對應,其區別是: nn.Module實現的layer是由class Layer(nn.Module)定義的特殊類,會自動提取可學習參數nn.Parameter nn.functional中的函數更像是純函數,由def function ...
我學習pytorch框架不是從框架開始,從代碼中看不懂的pytorch代碼開始的 可能由於是小白的原因,個人不喜歡一些一下子粘貼老多行代碼的博主或者一些弄了一堆概念,導致我更迷惑還增加了畏懼的情緒(個人感覺哈),我覺得好像好多人都是喜歡給說的明明白白的,難聽點就是嚼碎了喂我們。這樣也行 ...
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 ...
自定義層Linear必須繼承nn.Module,並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推薦使用第一種用法,盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
Pytorch:模型的保存與加載 torch.save()、torch.load()、torch.nn.Module.load_state_dict() Pytorch 保存和加載模型后綴:.pt 和.pth 1 torch.save() [source]保存一個序列化(serialized ...