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...
(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)) ...
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...
1.4Module类的modules()方法 通过Module类定义的模型,还可以从其实例化对象中通过modules()方法取得整个网络的结构信息。 for module in model.modules(): # 调用模型的modules()方法取得整个网络的结构信息 print(module) 1. 2. 输出: LogicNet( (Linear1):Linear(in_features=2, out_features=3, bias=True)...
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....
使用add_module方法 nn.Sequential中可以使用add_module来指定每个module的名字,而不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3...)。例子如下: Seq_module = nn.Sequential()Seq_module.add_module("flatten",nn.Flatten())Seq_module.add_module("linear1",nn.Linear(in...
1 Module类的使用方法1.1 Module类的add_module()方法1.1.1 概述add_module():将XX层插入到模型结构中1.1.2 add_module()---LogicNet_fun.py(第1部分)import torch.nn as nn import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class LogicNet(nn.Module): def __init__(self,inputdim,...
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...