Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到Module的参数列表中,也就是会出现在parameters()迭代器中。常被用于模块参数module parameter。 将Varibale赋值给Module属性则不会有这样的影响。 这样做的原因是:我们有时候会需要缓存一些临时的状态st...
以model = LeNet1(3)为例,先进入LeNet1类,再进入Module类,完成有序字典的创建,在创建有序字典时发生了赋值操作,所以会调用Module类__setattr__方法,调用__setattr__方法时,self.arrt = value 就会变成self.__setattr__("attr", value)。 需要注意的是,现在的状态是刚刚要建立继承的基类的属性,什么还没干...
], requires_grad=True)) ('linear.weight', Parameter containing: tensor([[0.9703]], requires_grad=True)) ('linear.bias', Parameter containing: tensor([0.3660], requires_grad=True)) 5、添加新的操作add_module() def add_module(self, name, module): r"""Adds a child module to the ...
此时仍然有一个小小的bug,就是通过DistributedDataParallel这个API去打包模型后,模型的所有参数的名字都会多一个module的前缀,还是看一下API的源码: class DistributedDataParallel(Module): def __init__(self, module, ...): ... self.module = module ... 1. 2. 3. 4. 5. 熟悉Pytorch.nn.Module...
class Net(nn.Module):def __init__(self, l1=120, l2=84):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, l1)self.fc2 = nn.Linear(l1, l2)self.fc3 ...
class BN(torch.nn.Module)def __init__(self):...self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features)) def forward(self, X):...self.running_mean += momentum * (current - self.running_mean) 计算模型整体参数量 num_parameters = sum(torch.numel(...
add_subplot(1, 10, idx+1, xticks=[], yticks=[]) imshow(images[idx]) ax.set_title(classes[labels[idx]]) 建立常见的CNN模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # define the CNN architecture class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__()...
num_classes=1000defconv1x1(in_planes,out_planes,stride=1):returnnn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=1,stride=stride,bias=False)classResNetBase(nn.Module):def__init__(self,block,inplanes,num_classes=1000,groups=1,width_per_group=64,norm_layer=None):super(ResNetBase,self).__init...
module loadgcc/9.2.0 cuda/12.1# gcc is needed # conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia # better if pip3 not working pip3installtorch torchvision torchaudio # add kernel to jupyter ipython kernelinstall--name"PyTorch2.3.0"--user ...
assert input_size%16==0,"input_size has to be a multiple of 16"models=nn.Sequential() models.add_module('Conv2_{0}_{1}'.format(input_channels, base_channnes), nn.Conv2d(input_channels, base_channnes,4,2,1, bias=False))