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。 在此之后,nn.Module 初始化了一系列重要的成员变量。这些变量初始化了在模块 forward、 backward 和权重加载等时候会...
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...
def forward(self, x):"""x_proj.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv_act.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])"""# Refer...
def forward(self, bboxes_in, scores_in):#坐标偏移量以及预测每一个类别 # 通过预测的boxes回归参数得到最终预测坐标, 将预测目标score通过softmax处理 bboxes, probs = self.scale_back_batch(bboxes_in, scores_in) outputs = torch.jit.annotate(List[Tuple[Tensor, Tensor, Tensor]], []) # 遍历...
classMyAddFunction: public torch::autograd::Function<MyAddFunction> { public: static Tensor forward( AutogradContext *ctx, torch::Tensor self, torch::Tensor other) { at::AutoNonVariableTypeMode g;returnmyadd(self, other); } static tensor_list backward(AutogradContext *ctx, tensor_list grad_outp...
使用pytorch 带有就地操作的方法,一般是方法名后跟一个下划线 “_”,如tensor.add_(),tensor.scatter_(),F.relu_() 使用就地操作的运算符,如y += x,y *= x 4.避免中间变量 forward函数里避免使用不必要的中间变量,尽量在之前已申请的内存里进行操作,如下代码就使用太多中间变量,占用大量不必要的显存: ...
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...
好了,我们开始编写整个forward函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include<vector>std::vector<at::Tensor>lltm_forward(at::Tensor input,at::Tensor weights,at::Tensor bias,at::Tensor old_h,at::Tensor old_cell){autoX=at::cat({old_h,input},/*dim=*/1);auto gate_wei...
call_functionapplies a free function to some values.nameis similarly the name of the value to assign to.targetis the function to be applied.argsandkwargsrepresent the arguments to the function, following the Python calling convention call_moduleapplies a module in the module hierarchy’sforward(...
deviceMap_);// Record the future in the context.sharedContext->addOutstandingRpc(jitFuture);// 'recv' function sends the gradients over the wire using RPC, it doesn't// need to return anything for any downstream autograd function.returnvariable_list(); ...