1 nn.Module 实现 1.1 常用接口 1.1.1 __init__ 函数 在nn.Module 的 __init__ 函数中,会首先调用 torch._C._log_api_usage_once("python.nn_module"), 这一行代码是 PyTorch 1.7 的新功能,用于监测并记录 API 的调用,详细解释可见 文档。
classCustomLinear(nn.Module):def__init__(self,in_features,out_features):super(CustomLinear,self).__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.randn(out_features,in_features))self.bias=nn.Parameter(torch.randn(out_features))defforward(self,x):returntorch.matmul(x,self.weight.t())+self.bias 2...
def __init__(self): """ Initializes internal Module state, shared by both nn.Module and ScriptModule. """ torch._C._log_api_usage_once("python.nn_module") self.training = True self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks...
1conv_module =nn.Sequential(2nn.Conv2d(1,20,5),3nn.ReLU(),4nn.Conv2d(20,64,5),5nn.ReLU()6)78#具体的使用方法9classNet(nn.Module):10def__init__(self):11super(Net, self).__init__()12self.conv_module =nn.Sequential(13nn.Conv2d(1,20,5),14nn.ReLU(),15nn.Conv2d(20,64,...
多输入输出:继承nn.Module方法允许在forward()方法中接受多个输入和输出。这对于处理多模态数据或实现多任务学习等场景非常有用。 易于调试:通过继承nn.Module方法创建的网络结构更容易进行调试,因为可以在forward()方法中添加断点或打印语句以检查中间结果。
module的子module命名是self子module名字para_name,例如self_submodule_w 阅读module相关文档时的注意点 1、构造函数的参数 ,如nn.Linear(in_features,out_features) 2、属性、可学习参数、子module。如nn.Linear包括w,b两个可学习参数,无子module。 3、输入、输出形状(batch_size,in_features) (batch_size,out_...
一、nn.Module 1.1 nn.Module的调用 1.2 线性回归的实现 二、损失函数 三、优化器 3.1.1 SGD优化器 3.1.2 Adagrad优化器 3.2 分层学习率 3.3 学习率调度器torch.optim.lr_scheduler 四、数据加载torch.utils.data 4.2 两种数据集类型 4.3 数据加载顺序和 Sampler 4.4 批处理和collate_fn 五、模型的保存和加载...
pytorch nn.Module类—使用Module类来自定义模型 前言 pytorch中对于一般的序列模型,直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现,这点类似于keras,但是更多的时候面对复杂的模型,比如:多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等,就需要自己来定义一个模型了。本文将详细说明如何让使用Mudule类来自定义...
在PyTorch中,nn.ModuleList和nn.Sequential是两个常用的容器类,用于组织神经网络模块。它们都继承自nn.Module,可以包含其他模块,并且可以像模块一样进行训练和推断。然而,它们在用法和功能上有一些重要的区别。为了更高效地编写代码和构建模型,我们可以借助百度智能云文心快码(Comate)这一智能编程助手,它能帮助用户快速生...
1. nn.Module:nn.Module是所有神经网络模型的基类,必须继承它。以下是一个简单的自定义神经网络模型的示例: python import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5,...