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.....
接着便可以在模型类的forward()方法中添加激活函数的应用 output= self.tanh(input) 1. 以临时类对象的形式使用 在模型类的forward()方法中 output= torch.nn.Tanh()(input) 1. 以函数的形式使用 在模型类的forward()方法中 output= torch.nn.functional.tanh(input) 1. 6.L2正则化接口 在PyTorch中进行L2...
layerinenumerate(self.layers):6self.add_module('layer_{}'.format(i),layer)7self.linear_relu_stack =nn.Sequential(8nn.Linear(28*28, 512),9nn.ReLU()10)1112defforward(self, x):13forlayerinlayers
5# self.add_module('layers',nn.Linear(28*28,28*28)) # 跟上⾯的⽅式等价 6 self.linear_relu_stack = nn.Sequential(7 nn.Linear(28*28, 512),8 nn.ReLU()9 )10 11def forward(self, x):12for layer in layers:13 x = layer(x)14 logits = self.linear_...
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: 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)...
Module模块）写了forward方法，然后网络实例(net)直接net(inputs)就能执行了，而不需要 net.forward(...
使用nn.Sequential构建模型,因其内部实现了forward函数,因此可以不用写forward函数。nn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的,所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的。使用这种方法一般构建较简单的模型。以下是使用nn.Sequential搭建模型的几种等价方法...
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: 代码语言:javascript ...
问TypeError: forward()接受2个位置参数，但给出了4个，PytorchENclassMGenDenseNet(nn.Module):def__init__(self,ngpu,growth_rate=32,block_config=(16,24,12,6),in_size=1024,drop_rate=0.0):super(MGenDenseNet,self).__init__()importpdb;pdb.set_trace()self.ngpu=ngpu self.features=nn....