这个偏置,恰好对应conv模块里面的偏置,而norm模块正是对数据进行标准化。虽然在pytorch的各种norm模块内部,还包含可学习的参数gamma和beta(即norm模块的权重和偏置),但这两个参数是在输入数据进行标准化的基础上进行后续计算的,所以并不影响上述结论。所以MMDetection(确切地说是OpenMMLab的基础库MMCV)给出的友情提示,的...
同样的model.conv1是nn.Conv2d同样继承了Module,conv1除了自己的方法和属性外,同样具有8个属性和那些方法,我们可以使用model.conv1.weight,model.fc1.weight,model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(mode...
model在深度学习中扮演着核心角色,通过前向传播(Forward Propagation)计算输出,通过反向传播(Backward Propagation)更新模型参数,从而实现对数据的拟合和预测。 在PyTorch中,model通常是通过继承nn.Module基类来实现的。例如: python import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(My...
构建模型时，属性和参数会依次进入这些有序字典。以 `model.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)` 的过程为例，参数首先在 `Module` 类中存储，接着被注册到 `model` 实例的 `self._parameters` 中。若参数为 `Parameter` 类型，会进一步注册到该字典，以确保模型结构和参数的正确性。通过理解模型属...
端庄的汤汤:pytorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用(上)以下内容接上篇。 对于别的LeNet类也看一下。 model = LeNet2(3),model._modules这个字典中的内容如下…
参数: prefix:名字前缀 recurse:是否递归返回,如果是,则返回当前module和所有submodule的参数,否则只返回当前module直接成员的参数 返回值:包含参数名和参数的Tuple def named_parameters(self, prefix: str = '', recurse: bool = True) -> Iterator[Tuple[str, Parameter]]: ...