一、簡介 nn全稱為neural network,意思是神經網絡,是torch中構建神經網絡的模塊。 二、子模塊介紹 2.1 nn.functional 該模塊包含構建神經網絡需要的函數,包括卷積層、池化層、激活函數、損失函數、全連接函數 ...
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,可以用來定義和運行神經網絡。 torch.nn.Module 是所有神經網絡單元的基類,包含網絡各層的定義及forwa ...
2020-04-23 15:14 0 2192 推薦指數:
一、簡介 nn全稱為neural network,意思是神經網絡,是torch中構建神經網絡的模塊。 二、子模塊介紹 2.1 nn.functional 該模塊包含構建神經網絡需要的函數,包括卷積層、池化層、激活函數、損失函數、全連接函數 ...
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 ...
本文將介紹: torch.nn包 定義一個簡單的nn架構 定義優化器、損失函數 梯度的反向傳播 將使用LeNet-5架構進行說明 一、torch.nn包 torch.nn包來構建網絡; torch.nn.Module類作為自定義類的基類 ...
文章引用:https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1)Upsample 上采樣一個 ...
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 ...
Vision layers 1)Upsample 上采樣一個給定的多通道的 1D (temporal,如向量數據), 2D (spatial,如jpg、png等圖像數據) or 3D ...
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 ...
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷積層 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation ...