1classNeuralNetwork(nn.Module):2def__init__(self, layer_num):3super(NeuralNetwork, self).__init__()4self.layers = [nn.Linear(28*28,28*28)for_inrange(layer_num)]5fori,layerinenumerate(self.layers):6self.add_module('layer_{}'.format(i),layer)7self.linear_relu_stack =nn.Sequenti...
(1)通过self.module=xxx_module的方式(如下面第3行代码),添加网络模块; (2)通过add_module函数对网络中添加模块。 (3)通过用nn.Sequential对模块进行封装等等。 1 class NeuralNetwork(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(NeuralNetwork, self).__init__() 4 self.layers = nn.Linear(28*28...
1.3Module类的named_children()方法 通过Module类定义的模型,还可以从其实例化对象中通过named_children()方法取得模型中各层的名字及结构信息。 for name, nodule in model.named_children(): # 调用模型的children()方法取得模型中各层的名字及结构信息 print(name,"is:",module) 1. 2. 输出: Linear1 is:L...
可以使用nn.Sequential()或nn.ModuleList()来代替add_module(),以避免在向单个类中添加新模块时遇到错误。 nn.Sequential()是一个按序列组织模块的容器。它接受一系列模块,并在调用时以序列的方式使用它们。下面是一个使用nn.Sequential()添加新模块的示例: import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn...
pytorch在注册模块的时候,会查看成员的类型,如果成员变量类型是Module的子类,那么pytorch就会注册这个模块,否则就不会。 这里的self.layers是python中的List类型,所以不会自动注册,那么就需要我们再定义后,…
这次调试,也对pytorch中Dataparallel()和add_module()有了更深的了解,在init()初始化一个模型的时候,model是生成在cpu上了,因此定义好model之后,再Dataparallel(model),模型就到了gpu上面,而add_module()必须要在cpu上面才行,总的来说觉得还是蛮坑的,所以以后还是尽量使用nn.ModuleList()吧...
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model (torch.nn.Module) :需要绘制的模型 input_to_model (torch.Tensor or list of torch.Tensor):传递给模型的一个数据 verbose (bool) :是否同时在命令行中绘制 In [54]: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable ...
Module): @@ -41,7 +43,7 @@ def forward(self, x): return x def run_mlp_layer_norm_gelu(): def run_mlp_layer_norm_gelu(device: str = "cuda"): dtype_flops_utilization_map = { torch.bfloat16: "0.71", } @@ -53,9 +55,9 @@ def run_mlp_layer_norm_gelu(): for D in ...
[PROF] add torch_npu.npu.mstx module 开启的 梅飞要:t_1.11 Ascend:v1.11.0 梅飞要 创建于 2024-08-09 15:29 克隆/下载 What type of PR is this? Uncomment only one /kind <> line, hit enter to put that in a new line, and remove leading whitespaces from that line: /kind bug /kin...