在PyTorch中,nn.ModuleList和nn.Sequential是两个常用的容器类,它们都用于组织神经网络模块,但具有不同的定义、作用以及适用场景。 1. nn.ModuleList的定义和作用 nn.ModuleList是一个可以存储多个模块的容器类。与Python中的常规列表不同,nn.ModuleList确保了其中的模块按照特定的顺序进行迭代,并且可以在每次迭代时获取...
nn.Module, nn.ModuleList, nn.Sequential,这些类我们称之为容器 (containers),因为我们可以添加模块 (module) 到它们之中。这些容器之间很容易混淆,主要在这里区分一下 nn.ModuleList 和 nn.Sequential,并判…
nn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的,所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的。而nn.ModuleList 并没有定义一个网络,它只是将不同的模块储存在一起,这些模块之间并没有什么先后顺序可言。见下面代码: class net3(nn.Module): def __init__(self): super(net3, self).__init...
因此,nn.Sequential和nn.ModuleList()的区别在于自动连接子模块的能力。nn.Sequential自动按照添加的顺序连接子模块,适用于简单的顺序模型。而nn.ModuleList()则需要手动定义子模块之间的连接方式,适用于具有复杂控制流程或自定义连接的模型。 此外,nn.Sequential还提供了更简洁的语法来定义模型,因为它可以直接通过传入子模...
因此，在使用nn.ModuleList进行训练时，这些层的参数不会被更新，导致无法进行训练。nn.Sequential则是一个实现了内部forward函数的容器，内部模块必须按照顺序排列。它确保了前一个模块的输出大小与下一个模块的输入大小相匹配。这使得代码结构更加清晰和简洁。使用nn.Sequential时，你无需再编写forward函数，...
通常，nn.Sequential适用于构建卷积块等结构化组件，使网络设计更加清晰和模块化。在需要频繁使用相似或重复层的场景中，nn.ModuleList可能更加灵活，允许开发者在需要时重复使用相同层。总结而言，nn.ModuleList和nn.Sequential在构建神经网络时各有优势，具体选择应根据实际需求、模块间逻辑关系以及是否需要自...
三、nn.Sequential与nn.ModuleList的区别 不同点1: nn.Sequential内部实现了forward函数,因此可以不用写forward函数。而nn.ModuleList则没有实现内部forward函数。 对于nn.Sequential: 代码语言:javascript 复制 #例1:这是来自官方文档的例子 seq = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20...
nn.ModuleList nn.ModuleList,它是一个储存不同 module,并自动将每个 module 的 parameters 添加到网络之中的容器。你可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面,方法和 Python 自带的 list 一样,无非是 extend,append 等操作。但不同于一般的 list,加入到 nn.Mo...
nn.Sequential 现在我们来研究一下 nn.Sequential,不同于 nn.ModuleList,它已经实现了内部的 forward 函数,而且里面的模块必须是按照顺序进行排列的,所以我们必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的,如下面的例子所示: classnet5(nn.Module):def__init__(self):super(net5,self).__init_...