MyNet( (combine): ModuleList( (0): Linear(in_features=200, out_features=100, bias=True) (1): Linear(in_features=100, out_features=50, bias=True) ) ) 可以看到PyTorch 自动识别 nn.ModuleList 中的参数,不能识别普通的 list。 注意:nn.ModuleList 并没有定义一个网络,而是将不同的模块储存在...
在Pytorch中可以通过Sequential类构造模型也可以用Module类构造模型。本文主要介绍基于Module类的模型构造方法:它让模型构造更加灵活方便。 1 继承Module类来构造模型 Module类是nn模块里提供的一个模型构造类,是所有神经网络模块的基类,我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造一个多层感知机,输入784,...
def forward(self, x): # ModuleList can act as an iterable, or be indexed using ints for i, l in enumerate(self.linears): x = self.linears[i // 2](x) + l(x) return x method append(module) 将制定模块插入到 List 尾部; 输入: module 输出: ModuleList extend(modules) 将Python 可...
print(net[-1]) # 类似List的索引访问 print(net) # net(torch.zeros(1, 784)) # 会报NotImplementedError 1. 2. 3. 4. 5. 输出: Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) ModuleList( (0): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(i...
for param in module.parameters(): print(param, '\n') num_param = num_param + 1 print('number of parameters=',num_param) 实践当中,一般通过集成nn.Moudle来构建模块类,并将所有含有需要学习的参数的部分放在构造函数中。 #以下范例为Pytorch中nn.Linear的源码的简化版本 ...
pytorch ddp使用流程 pytorch add_module,现只讲在自定义网络中add_module的作用。总结:在自定义网络的时候,由于自定义变量不是Module类型(例如,我们用List封装了几个网络),所以pytorch不会自动注册网络模块。add_module函数用来为网络添加模块的,所以我们可以使用
Pytorch中自定义层的几种方法:nn.Module、ParameterList和ParameterDict 深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层,例如全连接层和后面将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层,但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用Module来自定义层,从而可以被重复调用。 1 不含模型参数的...
pytorch中的add_module函数 现只讲在自定义网络中add_module的作用。 总结: 在自定义网络的时候,由于自定义变量不是Module类型(例如,我们用List封装了几个网络),所以pytorch不会自动注册网络模块。add_module函数用来为网络添加模块的,所以我们可以使用这个函数手动添加自定义的网络模块。当然,这种情况,我们也可以使用...
pytorch——nn.Module pytorch——nn.Module 构建深度学习模型的话,用autograd太抽象、底层、代码量大实现麻烦,提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module,写自己的nn/nn的某层 一、Module基本知识介绍 1、在实现自己的某层的时候基础了nn.Module,在构造函数中要调用Module...
pytorch中的add_module函数 pytorch中的add_module函数 现只讲在⾃定义⽹络中add_module的作⽤。总结：在⾃定义⽹络的时候，由于⾃定义变量不是Module类型（例如，我们⽤List封装了⼏个⽹络），所以pytorch不会⾃动注册⽹络模 块。add_module函数⽤来为⽹络添加模块的，所以我们可以使⽤这个...