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...
1.1 Module类的add_module()方法1.1.1 概述add_module():将XX层插入到模型结构中1.1.2 add_module()---LogicNet_fun.py(第1部分)import torch.nn as nn import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class LogicNet(nn.Module): def __init__(self,inputdim,hiddendim,outputdim):...
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):defnamed_parameters(self,prefix='',recurse=True):defchildren(self):defnamed_children(s...
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))
memo.add(v) name = module_prefix + ('.' if module_prefix else '') + k yield name, v def named_parameters(self, prefix='', recurse=True): r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself. ...
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...
self.parameters_to_ignore = []# 检查 parameters# Check that a module does not have Uninitialized parametersforparaminmodule.parameters():ifisinstance(param, torch.nn.parameter.UninitializedParameter):raiseRuntimeError("Modules with uninitialized parameters can't be used with `DistributedDataParallel`. ...
使用难度:PyTorch的设计追求最少的封装,尽量避免重复造轮子。PyTorch的设计遵循张量(tensor)→变量(variable)→神经网络模块(nn.Module) 三个由低到高的抽象层次。不像Tensorflow中定义了许多全新而复杂的变量,对于新手来说,PyTorch更加直观,更容易深入API来理解底层代码。
class RMSNorm(nn.Module):def __init__(self,d_model: int,eps: float = 1e-5,device: str ='cuda'):super().__init__()self.eps = epsself.weight = nn.Parameter(torch.ones(d_model, device=device)) def forward(self, x):output =...