最近在使用PyTorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数。 自动调用 forward 函数原因分析: 利用Python的语言特性,y = model(x)是调用了对象model的__call__方法,而nn.Module把__call__方法实现为类对象的forward函数,所以任意继承了nn.Module的类...
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_dim,n_hidden_1)...
pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的 方法预览: classModule(object):def__init__(self):defforward(self, *input):defadd_module(self, name, module):defcuda(self, device=None):defcpu(self):def__call__(self, *input, **kwargs):defparameters(self, recurse=True):defname...
pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的 class Module(object): def __init__(self): def forward(self, *input): def add_module(self, name, module): def cuda(self, device=None): def cpu(self): def __call__(self, *input, **kwargs): def parameters(self, recurse=T...
nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU() )defforward(self, x):forlayerinlayers: x=layer(x) logits=self.linear_relu_stack(x)returnlogits 参考: 1. 博客THE PYTORCH ADD_MODULE() FUNCTIONlink 2. pytorch 官方文档中文链接English version
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函数将 nn.Sequential()模块 添加到现有模块中。 forward(): 是前向传播函数,将之前定义好的每层神经网络模块串联起来,同时也定义了模型的输入参数 x.view() & x.reshape(): 其实两者的作用并没有太大区别,作用都是调整张量的类型大小...
build_model2和build_model1功能一样，使用add_module()方法向其中添加了一个名为linear的子模块；（4...
我们记得上一届我们定义的darknet是个空框架,里面并没有forward,下面我们主要通过覆写 nn.Module 类别的 forward 方法来实现最终的网络结构。 实现该网络的前向传播 forward主要目的就是配合网络结构序列计算输出,让前后层的feature maps能够进行串联(保证维度) ...
defforward(self,input):#向前计算损失 self.loss=self.criterion(input*self.weight,self.target)out=input.clone()returnout defbackward(self,retain_graph=True):#反向求导 self.loss.backward(retain_graph=retain_graph)returnself.lossclassGram(nn.Module):#定义Gram矩阵 ...
nnimport torch.optim as optim# Define the modelclass Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(64, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x...