從 relu 的多種實現來看 torch.nn 與 torch.nn.functional 的區別與聯系
從 relu 的多種實現來看 torch.nn 與 torch.nn.functional 的區別與聯系 relu多種實現之間的關系 relu 函數在 pytorch 中總共有 3 次出現： torch.nn.ReLU() torch.nn.functional ...
原文：Pytorch本人疑問(1) torch.nn和torch.nn.functional之間的區別
在寫代碼時發現我們在定義Model時，有兩種定義方法： 那么這兩種方法到底有什么區別呢，我們通過下述代碼看出差別，先拿torch.nn.Conv d torch.nn.Conv d torch.nn.functional.conv d 對比上述代碼我們可以發現，torch.nn.Conv d是一個類，而torch.nn.functiona.conv d 是一個函數，並且torch.nn.Conv ...
2020-02-27 21:15 0 848 推薦指數：
相關推薦
[pytorch筆記] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn.moduleList
1. torch.nn與torch.nn.functional之間的區別和聯系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之間的差別如下，我們以conv2d的定義為例 ...
Pytorch: torch.nn
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 torch.nn.functional實現插值和上采樣
interpolate 根據給定的size或scale_factor參數來對輸入進行下/上采樣 使用的插值算法取決於參數mode的設置 支持目前的temporal(1D, 如 ...
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在寫 PyTorch 代碼時，我們會發現在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重復的操作，比如卷積、激活、池化。這些操作有什么不同？各有 ...
到底什么是TORCH.NN？
該教程是在notebook上運行的，而不是腳本，下載notebook文件。 PyTorch提供了設計優雅的模塊和類：torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader，以創建和訓練神經網絡。為了充分利用其功能，並根據問題進行自定義，需要充分理解它們做的是什么 ...
【pytorch】torch.nn 模塊筆記
簡介 pytorch中其實一般沒有特別明顯的Layer和Module的區別，不管是自定義層、自定義塊、自定義模型，都是通過繼承Module類完成的。其實Sequential類也是繼承自Module類的。 torcn.nn是專門為神經網絡設計的模塊化接口。構建於autograd之上，可以用 ...
Pytorch中torch.nn使用
； nn.Module，包含了所有神經網絡層，比如卷積層或者是線性層； torch.nn.Functional包 ...