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...
1.1 add_module 这种是最常见的定义网络的功能,在有些项目中,会看到这样的方法add_module。我们用这个方法来重写上面的网络: 代码语言:javascript 复制 classMyNet(nn.Module):def__init__(self):super(MyNet,self).__init__()self.add_module('conv1',nn.Conv2d(3,64,3))self.add_module('conv2',nn...
(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*28,28*28) 5 # self.add_module('layers',nn.Linear(28*28,28*28)) ...
add_module函数是在⾃定义⽹络添加⼦模块，例如，当我们⾃定义⼀个⽹络肤过程中，我们既可以 （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。1class NeuralNetwork(nn....
1.Module类的使用方法 Module类是所有模型的基类。 1.1Module类的add_module()方法 Module类也可以包含其他Modules对象,允许使用树的结构进行嵌入。 import torch.nn as nn class LogicNet(nn.Module): # 继承nn.Module类,构建模型 def __init__(self, inputdim, hiddendim, outputdim): # 初始化网络结构 ...
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,…
这一部分首先学习模型的创建步骤和nn.Module相关细节,然后学习搭建模型的容器Containers,这里面包括nn.Sequential, nn.ModuleList, nn.ModuleDict,它们各自有各自的特点和应用场景。最后我们分析一下经典的网络AlexNet. 1.Pytorch模型的创建 模型创建是模型模块的一个分支,和数据模块一样,我们先看下模型模块的具体内容: ...
add_module,ModulesList,Sequential模型创建 modules(),named_modules(),children(),named_children()访问模型的各个子模块 parameters(),named_parameters()网络参数的遍历 save(),load(),state_dict()模型的保存与加载 构建网络 torch.nn.Module是所有网络的基类,在Pytorch实现的Model都要继承该类。而且,Module是可...
modules/:Module包装 build: 编译C源码的 代码 C/CUDA 代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #include<TH/TH.h>intmy_lib_add_forward(THFloatTensor*input1,THFloatTensor*input2,THFloatTensor*output){if(!THFloatTensor_isSameSizeAs(input1,input2))return0;THFloatTensor_resize...
Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建 Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络层介绍(卷积层、池化层、线性层、激活函数层) Pytorch学习笔记(6):模型的权值初始化与损失函数 一、优化器 1.1 优化器的介绍 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实...