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...
2.forward()函数自动调用的理解和分析 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f...
def forward(self, x): for layer in layers: x = layer(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 参考: 1. 博客THE PYTORCH ADD_MODULE() FUNCTION link2. pytorch 官方文档 中文链接 English version 如果你喜欢的话.....
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)...
forward方法：这个方法定义了数据如何通过网络流动。在 PyTorch 中，你需要明确指定数据在网络中的前向传播...
self.network.add_module("relu_{}".format(2),torch.nn.ReLU())defforward(self, x): x=self.network(x)returnx model=Network()print(model) 模型各参数如下 Network( (network): Sequential( (conv_1): Conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) ...
1.nn.Module类理解 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, ...
MyNet中有两个属性conv1和conv2是两个卷积层,在正向传播forward的过程中,依次调用这两个卷积层实现网络的功能。 1.1 add_module 这种是最常见的定义网络的功能,在有些项目中,会看到这样的方法add_module。我们用这个方法来重写上面的网络: class MyNet(nn.Module): ...
其中`__init__()` 方法里创建子模块，在`forward()`方法里拼接子模块。 class LeNet(nn.Module):# 子模块创建 def __init__(self, classes): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linea...
方法。classCat:def__init__(self,name):self.name=namedefforward(self,*args,**kwargs):print(...