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 ...
在PyTorch中nn.Module類是用於定義網絡中前向結構的父類,當要定義自己的網絡結構時就要繼承這個類。現有的那些類式接口 如nn.Linear nn.BatchNorm d nn.Conv d等 也是繼承這個類的,nn.Module類可以嵌套若干nn.Module的對象,來形成網絡結構的嵌套組合,下面記錄nn.Module的功能。 .繼承nn.Module類的模塊 使用其初始化函數創建對象 ...
2020-07-16 19:47 0 959 推薦指數:
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 ...
測試代碼: import torch.nn as nnclass Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(10, 20 ...
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 ...
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 ...
register_parameter nn.Parameters 與 register_parameter 都會向 _parameters寫入參數,但是后者可以支持字符串命名。 從源碼中可以看到,nn.Parameters為Module添加屬性的方式也是通過register_parameter ...
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: 1)需要繼承nn.Module類,並實現forward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 ...
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 ...