首先从我们日常使用pytorch搭建网络的用法可以想到,应该先去__setattr__函数寻找建立子节点的入口。 下图折叠了几个分支,可以看到当我们运行self.c1 = Conv2d(...)时,将会进入1202行的分支内,并且判断新成员是否是Module类型,如果是则将其放入本对象的子模块字典内。 __setattr__ 内主要对Parameter,Module,特定na...
module:Optional['Module'])->Noneself._modules[name]=moduledefget_submodule(self,target:str)->"Module"self._modules[target]#获取子module或所有moduledefchildren(self)->Iterator['Module']defnamed_children(self)->Iterator[Tuple[str,'Module
在介绍nn.Module之前,我们先介绍与其相关的几个模块,建立一个框架出来,看看Module这个模块在以一个什么样的逻辑存在,这样的目的依然是把握宏观。 torch.nn:这是pytorch的神经网络模块,这里的Module就是它的子模块之一,另外还有几个与Module并列的子模块,这些子模块协同工作,各司其职。 1.2.1 nn.Parameter 首先是nn...
为了实现这一点,我们可以使用nn.Sequential。 nn.Sequential是一个Module的序列容器。我们可以把一个模块的组成部分按顺序传入,也可以传入一个存有组成部分的OrderedDict,从而形成一个新的Module,作为我们想构建的模块。可以看到,在PyTorch中,Module的组合搭配比较灵活自由,既可以作为单个层,也可以作为模块和完整模型使用。
1.1. Module简介 在这个系列之前的文章中,在自定义模型的时候,始终都都需要继承nn.Module类。这里我们对于这个类进行一下解释。 众所周知,Pytorch是基于动态图的模型搭建方式,我们可以随机的在网络中添加或者删除网络层。在搭建我们自己的网络结构的时候,我们需要基础nn.Module类作为父类。然后在我们自定义类的内部添加...
一、使用torch.nn中组装方法 注意,当你初始化好自己的module后,pytorch会默认自动初始化module里面的网络参数的 1.nn.Sequential组装net import torch from torch import nn net = nn.Sequential( nn.Lin
pytorch 的 Module 结构是传承自 torch,这一点也同样被 keras (functional API)所借鉴。 在 caffe 等一些[早期的]深度学习框架中,network 是由于若干 layer ,经由不同的拓扑结构组成的。而在 (pyt)torch 中没有 layer 和 network 是区分,一切都是 callable 的 Module。Module 的调用的输入和输出都是 tensor ...
Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 代码语言:javascript 复制 importtorch.nnasnn fc=nn.Linear(2,2)# 读取参数的方式一 ...
在初始化网络权重时,有时需要根据不同层来采用不同初始化策略,此时就要用到named_modules。因为只有它才可以递归地遍历到网络的最小构成模块。部分pytorch 的代码采用named_children迭代,其实是错误的,但往往错误的 weight initialization 方式,仍然可以达到很好的效果,由此可见初始化实在是一门玄学。
在PyTorch中,nn.Module是一个基类,用于定义神经网络模型的所有层。nn.Module类提供了很多有用的方法和属性,使得我们可以方便地构建和管理神经网络模型。通过继承nn.Module类,我们可以定义自己的神经网络模型,并且可以利用PyTorch提供的自动求导功能进行训练和优化。 nn.Module类的主要作用包括: 封装神经网络的所有层和...