一、繼承nn.Module類並自定義層 我們要利用pytorch提供的很多便利的方法,則需要將很多自定義操作封裝成nn.Module類。 首先,簡單實現一個Mylinear類: 這樣就可以將我們自定義的Mylinear加入整個網絡: 我們可以看出,MLP ...
Module 是 pytorch 提供的一個基類,每次我們要 搭建 自己的神經網絡的時候都要繼承這個類,繼承這個類會使得我們 搭建網絡的過程變得異常簡單。 本文主要關注 Module 類的內部是怎么樣的。 初始化方法中做了什么def init self : self. backend thnn backend self. parameters OrderedDict self. buffers O ...
2019-07-30 15:01 2 1487 推薦指數:
一、繼承nn.Module類並自定義層 我們要利用pytorch提供的很多便利的方法,則需要將很多自定義操作封裝成nn.Module類。 首先,簡單實現一個Mylinear類: 這樣就可以將我們自定義的Mylinear加入整個網絡: 我們可以看出,MLP ...
1.nn.Module類理解 pytorch里面一切自定義操作基本上都是繼承nn.Module類來實現的 方法預覽: 我們在定義自已的網絡的時候,需要繼承nn.Module類,並重新實現構造函數__init__和forward這兩個方法。但有一些注意技巧: (1)一般把網絡中 ...
Pytorch 學習筆記之自定義 Module pytorch 是一個基於 python 的深度學習庫。pytorch 源碼庫的抽象層次少,結構清晰,代碼量適中。相比於非常工程化的 tensorflow,pytorch 是一個更易入手的,非常棒的深度學習框架。 對於系統學習 ...
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 ...
本章代碼:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 這篇文章來看下 PyTorch 中網絡模型的創建步驟。網絡模型的內容如下,包括模型創建和權值 ...
原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch? pytorch是一個基於python語言的的科學計算包,主要分為兩種受眾: 能夠使用GPU運算取代 ...
本章代碼:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/transforms/ 這篇主要分為幾個部分介紹 transforms: 裁剪 旋轉和翻轉 圖像變換 transforms ...
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 ...