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: 需要繼承nn.Module類,並實現forward方法,只要在nn.Module的子類中定義forward方法,backward函數就會被自動實現 利用autogra ...
2019-03-29 15:59 0 1969 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
參考文檔Module — PyTorch 1.7.0 documentation net類及其子類都會調用 init_weights() 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 ...
『TensorFlow』網絡操作API_上 『TensorFlow』網絡操作API_中 『TensorFlow』網絡操作API_下 之前也說過,tf 和 t 的層本質區別就是 tf 的是層函數,調用即可,t 的是類,需要初始化后再調用實例(實例都是callable的) 卷積 ...
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 ...