(2)通过add_module函数对网络中添加模块。 (3)通过用nn.Sequential对模块进行封装等等。 1classNeuralNetwork(nn.Module):2def__init__(self):3super(NeuralNetwork, self).__init__()4self.layers = nn.Linear(28*28,28*28)5#self.add_module('layers',nn.Linear(28*28,28*28)) # 跟上面的方式等...
self.add_module("Linear1", nn.Linear(inputdim, hiddendim)) self.add_module("Linear2", nn.Linear(hiddendim, outputdim)) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义交叉熵函数 ... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 注意:在搭建模型时,还有更高级的ModuleList()方法,该方法可以将...
（1）通过self.module=xxx_module的⽅式（如下⾯第3⾏代码），添加⽹络模块；（2）通过add_module函数对⽹络中添加模块。（3）通过⽤nn.Sequential对模块进⾏封装等等。1class NeuralNetwork(nn.Module):2def__init__(self):3 super(NeuralNetwork, self).__init__()4 self.layers = nn....
(2)通过add_module函数对网络中添加模块。 (3)通过用nn.Sequential对模块进行封装等等。 1 class NeuralNetwork(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(NeuralNetwork, self).__init__() 4 self.layers = nn.Linear(28*28,28*28) 5 # self.add_module('layers',nn.Linear(28*28,28*28)) ...
这次调试,也对pytorch中Dataparallel()和add_module()有了更深的了解,在init()初始化一个模型的时候,model是生成在cpu上了,因此定义好model之后,再Dataparallel(model),模型就到了gpu上面,而add_module()必须要在cpu上面才行,总的来说觉得还是蛮坑的,所以以后还是尽量使用nn.ModuleList()吧编辑...
模型的保存与加载:add_module,add_module,add_module 1 模型构建函数 torch.nn.Module是所有网络的基类,在PyTorch实现模型的类中都要继承这个类(这个在之前的课程中已经提到)。在构建Module中,Module是一个包含其他的Module的,类似于,你可以先定义一个小的网络模块,然后把这个小模块作为另外一个网络的组件。因此网络...
pytorch在注册模块的时候,会查看成员的类型,如果成员变量类型是Module的子类,那么pytorch就会注册这个模块,否则就不会。 这里的self.layers是python中的List类型,所以不会自动注册,那么就需要我们再定义后,手动注册(下图黄色标注部分): pytorch中的add_module函数 - 蒙面的普罗米修斯 - 博客园 ...
1 Module类的使用方法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,...
add_module,ModulesList,Sequential模型创建 modules(),named_modules(),children(),named_children()访问模型的各个子模块 parameters(),named_parameters()网络参数的遍历 save(),load(),state_dict()模型的保存与加载 构建网络 torch.nn.Module是所有网络的基类,在Pytorch实现的Model都要继承该类。而且,Module是可...
model=model.to(device)gram=loss.Gram().to(device)'''把vgg19中的layer、content_loss以及style_loss按顺序加入到model中:'''i=1forlayerincnn:ifisinstance(layer,nn.Conv2d):name='conv_'+str(i)model.add_module(name,layer)ifnameincontent_layers_default:target=model(content_img)content_loss=loss...