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...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.linears=nn.ModuleList([nn.linearforiinrange(10)])# ModuleList can act as an iterable, or be indexed using intsdefforward(self,x):fori,linenumerate(self.linears):x=self.linears[i//2](x)+l(x)returnx...
nn.ModuleList 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.ModuleL
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__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10,20), nn.Linear(20,30), nn.Linear(5,10)]) de...
在看深度学习开源项目的时候,往往先去瞥一眼模型网络结构的定义,在使用PyTorch框架定义模型的代码中,总会遇到各种不同的模块拼接组合而成, 也常常会遇到一些比较优雅的写法,代码里时而用nn.ModuleList,时而出现nn.Sequential,难免让人心中疑惑,这两个到底是什么区别。
在深度学习项目中，模型网络结构的定义是关键步骤。在使用PyTorch框架定义模型时，会遇到各种模块的拼接组合。其中，nn.Sequential和nn.ModuleList是常见的容器模块，它们用于存储网络的层。nn.Sequential是一个序列容器，是nn.Module的子类。它中的层是有顺序的，执行时必须严格按顺序执行，前一个层的输出与...
ModuleList是将子Module作为一个List来保存的,可以通过下标进行访问,类似于Python中的List,但是该类需要手动实现forward函数。 Sequential内部自动实现了forward函数,可以在forward函数里直接调用定义的Sequentila结构体。 functional可以直接使用静态的参数,调用不用学习的参数,直接输出得到结果。结构类似于functional(input,model...
首先，让我们从官方文档中获取基础概念。PyTorch中的nn.Sequential与nn.ModuleList是神经网络中常用的容器类，它们分别满足不同的需求。nn.Sequential提供了一种将多个模块按照顺序排列的方式，保证了每个模块的输出与下一个模块的输入相匹配。这一特性简化了网络结构的构建，并且默认为每个模块分配唯一的索引...
简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成。而nn.ModuleList仅仅类似于pytho中的list类型,只是将一系列层装入列表,并没有实现forward()方法,因此也不会有网络模型产生的副作用。
Sequential是一个容器,里面按顺序存放着要操作的网络层,该类继承于Module。 对于前文中的两种实现方式,分别是一个字典和非字典可以在源码中看一下处理方式,如下: 初始化时调用父类的add_module方法,该方法如图二最后的代码所示,将module放到_modules这个有序字典里面。