nn.Module 通过 self.training 来区分训练和测试两种状态,使得模块可以在训练和测试时有不同的 forward 行为(如 Batch Normalization)。nn.Module 通过 self.train() 和 self.eval() 来修改训练和测试状态,其中 self.eval 直接调用了 self.train(False),而 self.train() 会修改 self.training 并通过 self.child...
for name, child_module in module.named_children(): setattr(module, name) = convert_syncbn_model(child_module, process_group=process_group)) return module 类似BN 滑动平均 如果要实现类似 BN 滑动平均的操作,在 forward 函数中要使用原地(inplace)操作给滑动平均赋值。 class BN(torch.nn.Module) def...
在这些情况下,后端扩展者可以选择通过将来自 torch::autograd::Function 的内核注册到相应的调度键(例如,如果您的后端使用 PrivateUse1,则为 AutogradPrivateUse1)来覆盖 PyTorch 的 Autograd 层: classMyAddFunction: public torch::autograd::Function<MyAddFunction> { public: static Tensor forward(AutogradContext ...
继承nn.Module 的模块主要重载 init、 forward、 和 extra_repr 函数,含有 parameters 的模块还会实现 reset_parameters 函数来初始化参数 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...
如果要实现类似 BN 滑动平均的操作,在 forward 函数中要使用原地(inplace)操作给滑动平均赋值。 class BN(torch.nn.Module)def __init__(self):...self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features)) def forward(self, X):...self.running_mean += momen...
nn.Module 实现 核心网络模块接口设计 1. 常用接口 2. 属性的增删改查 3. Forward & Backward 4. 模块存取 Reference 小伙伴们大家好呀～前面的文章中(PyTorch 小课堂开课啦!带你解析数据处理全流程(一)、PyTorch 小课堂!带你解析数据处理全流程(二)),我们介绍了数据处理模块。而当我们解决了数据处理部分,接...
我们将通过使用第二个模型来实现这一点,这个模型与本书中迄今为止看到的所有nn.Module的子类类似。主要区别在于我们不感兴趣通过模型反向传播梯度,并且forward方法将执行完全不同的操作。由于我们在本章中处理的是 2D 数据,因此实际增强例程将进行一些轻微修改,但除此之外,增强将与我们在第十二章中看到的非常相似。该...
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # PyTorch models inherit from torch.nn.Module class GarmentClassifier(nn.Module): def __init__(self): super(GarmentClassifier, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 ...
(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = F.max_pool2d(x, 2) x = self.dropout1(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) output =...
Add Type::{castRaw,expectRef} (#50061) Allow arbitrary docstrings to be inside torchscript interface methods (#50271) Change list striding parameters to take optional integer (#48719) Add support for scripting and running module level hooks in JIT (#49544, #49975, #49545, #49546, #4954...