【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 ...
原文：pytorch模塊介紹：torch.nn
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 . 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 全連接函數等。 例如：import torch.nn.functional as F loss func F.cross entropy 本例使用的是functional子模塊 ...
2021-04-16 10:03 0 254 推薦指數：
相關推薦
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中torch.nn使用
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 ...
pytorch torch.nn 實現上采樣——nn.Upsample
文章引用：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1）Upsample 上采樣一個 ...
pytorch torch.nn 實現上采樣——nn.Upsample
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 ...
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中文文檔-torch.nn常用函數-待添加
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 ...
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.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn ...