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...
Sequentia类同样是继承与Module类的,所以,你懂得,它也是module,它啥都有,其初始化代码如下,对于接收一个OrderedDict()和连续的layers是不同的处理方式,最大的区别就是,一个有现成的键,一个用数字当做键,把键值对通过self.add_module方法加入到self._modules这个有序字典中。 class Sequential(Module): def __ini...
PyTorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解 1. PyTorch中model的概念及其在深度学习中的作用 在PyTorch中,model通常指的是一个神经网络模型,它是由多个层(Layer)构成的计算图,用于对数据进行处理、特征提取和预测。model在深度学习中扮演着核心角色,通过前向传播(Forward Propagation)计...
首先，`model(net)`代表模型类的一个实例对象，例如 `model(net) = LeNet(3)`，这里 `LeNet` 是网络类，而数字 `3` 代表类别数量。`LeNet` 类型可能由不同开发者实现，具体细节在后续章节中会详细讨论。`Module`, `Optimizer`, `Conv2d`, `Linear` 等类则继承自 `Module`，是构成模型的...
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(中)0 赞同 · 0 评论文章 接上篇,我们继续看一下named_parameters(...)和parameters(...)还有这两个方法涉及的_named_members(...)方法。 先看named_parameters(...),代码如下。