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)) ...
classMyNet(nn.Module):def__init__(self):super(MyNet,self).__init__()self.add_module('conv1',nn.Conv2d(3,64,3))self.add_module('conv2',nn.Conv2d(64,64,3))defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.conv2(x)returnx 其实add_module(name,layer)和self.name=layer实现了相同的功...
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)...
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,…
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....
register_parameter、register_buffer和add_module分别往_parameters、_buffers和_modules中写入数据; _parameters中存储的是nn.Parameter对象, _buffers中存储的是torch.Tensor对象, _modules中存储的是nn.Module对象。 self._parameters和self._buffers分别存储模型中已经注册的parameter参数和buffer参数。self._modules则存储...
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...
super(SimpleCNN, self) 首先找到 SimpleCNN 的父类(就是类 nn.Module ),然后把类 SimpleCNN 的对象转换为类 nn.Module 的对象 nn.Sequential(): 是一个有顺序的容器,将神经网络模块 按照传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行。由于每一个神经网络模块都继承于nn.Module,通过索引的方式利用add_module...
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...