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 ...
定義: 在模型中有兩種需要被保存下來的參數:parameter和buffer 一種是反向傳播需要被optimizer更新的,稱之為 parameter 如權重等 一種是反向傳播不需要被optimizer更新,稱之為 buffer 一些閾值之類的 注冊:torch.nn.register parameter 用於注冊Parameter實例到當前Module中 一般可以用torch.nn.Parame ...
2021-06-03 10:43 0 1028 推薦指數:
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 ...
前言: 我們知道,pytorch一般情況下,是將網絡中的參數保存成OrderedDict(見附1)形式的。這里的參數其實包括2種:一種是模型中的各種module含的參數,即nn.Parameter,我們當然可以在網絡中定義其他的nn.Parameter參數。另外一種 ...
下文都將torch.nn簡寫成nn Module: 就是我們常用的torch.nn.Module類,你定義的所有網絡結構都必須繼承這個類。 Buffer: buffer和parameter相對,就是指那些不需要參與反向傳播的參數 示例如下: Parameter ...
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.BatchNorm2d、nn.Conv2d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 ...
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 ...
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 ...
前言 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、帶有自定義層的模型等,就需要自己來定義一個模型了。本文將詳細說明如何讓使用Mudule類來自定義 ...