一、第一種方式（可以配合一些條件判斷語句動態添加） 模板——torch.nn.Sequential()的一個對象.add_module(name, module)。 name：某層次的名字；module：需要添加的子模塊，如卷積、激活函數等等。 添加子模塊到當前模塊中 ...

nn.Linear() 　　PyTorch的 nn.Linear() 是用於設置網絡中的全連接層的，需要注意在二維圖像處理的任務中，全連接層的輸入與輸出一般都設置為二維張量，形狀通常為[batch_size, size]，不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明 ...

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 ...

nn.Sequential 是一個有序的容器，神經網絡模塊將按照在傳入構造器的順序依次被添加到計算圖中執行，同時以神經網絡模塊為 元素的有序字典也可以作為傳入參數。 # Example of using Sequential model = nn.Sequential ...

nn.SequentialA sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict ...

一個有序的容器，神經網絡模塊（module）將按照在傳入構造器時的順序依次被添加到計算圖中執行，同時以神經網絡模塊為元素的有序字典（OrderedDict）也可以作為傳入參數。 接下來看一下Sequential源碼，是如何實現的:https://pytorch ...

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 ...

文章目錄 一、官方文檔介紹 二、torch.nn.Conv2d()函數詳解 參數詳解 參數dilation——擴張卷積（也叫空洞卷積） 參數groups——分組卷積 三、代碼實例 一、官方文檔介紹 ...