注意,对于self.weight,我们实际上给aa值为math.sqrt(5)而不是math.sqrt(fan_in),这在GitHub问题的PyTorch存储库中已对此进行了解释,您可能对此感兴趣。 另外,我们可以向模型添加一些extra_repr字符串: def extra_repr (self) : return 'in_features={}, out_features={},
_get_name返回的是Module类的名字;extra_repr是用于torch.nn.Module的子类来具体实现,用于输出module的信息,可以输出一行或者多行的字符串信息,具体示例如下所示;__repr__用于输出该Module中所有SubModule的信息并且one item per line;__dir__用于输出该Module中包含的所有self.__class__、self.__dict__.keys()...
bias) 115 116 def extra_repr(self) -> str: RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x10 and 5x10) 如何修改上述错误?可以手动设置in_features=10第二个nn.Linear(),或者我们可以尝试 PyTorch 的新功能之一,“惰性”层。 PyTorch 惰性层(自动推断输入形状) nn.LazyXPyTorch 中的...
( self.stdevs)), 1) gmm = torch.distributions.MixtureSameFamily( blend_weight, comp) return -gmm.log_prob(x) def extra_repr(self) -> str: info = f" n_features={self.n_features}, n_components={self.n_components}, [init_scale={self.init_scale}]" return info @property def device...
(self.stdevs)),1)gmm = torch.distributions.MixtureSameFamily( blend_weight, comp)return-gmm.log_prob(x)defextra_repr(self)->str:info = f" n_features={self.n_features}, n_components={self.n_components}, [init_scale={self.init_scale}]"retur...
Next, we can use these data points to create a dataset and a data loader (no mini-batches this time): Data Preparation ball_dataset =TensorDataset(torch.as_tensor(x).float(), torch.as_tensor(y).float()) ball_loader= DataLoader(dataset=ball_dataset, batch_size=len(x)) ...
extra_repr:设置module的额外表示。你应该在自己的modules中重新实现此方法。 测试代码如下: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# nn.functional.py中存放激活函数等的实现@torch.no_grad()definit_weights(m):print("xxxx:", m)iftype(m) == nn.Linear: ...
这种情况下你在重新加载pth模型文件的时候,就会有极大的灵活性,而不是出现一大堆unexpected keys和missed keys: torch.save(model.module.state_dict(), PATH) 打印CivilNet 这个是靠__repr__机制,不再赘述; cn=CivilNet()print(cn) 另外,你的类可以重写nn.Module的extra_repr()方法来实现定制化的打印。
线性层的构造函数接受输入特征大小、输出特征大小以及是否包含偏置参数。初始化时，会创建权重和偏置参数，并通过reset_parameters方法初始化。forward方法应用F.linear函数执行前向传播。extra_repr方法提供额外信息，用于打印模块时显示。线性层的主要功能是创建全连接层，常用于神经网络中。权重矩阵维度由输入...
(self.blend_weight))comp=torch.distributions.Independent(torch.distributions.Normal(self.means,torch.abs(self.stdevs)),1)gmm=torch.distributions.MixtureSameFamily(blend_weight,comp)return-gmm.log_prob(x)defextra_repr(self)->str:info=f" n_features={self.n_features}, n_components={self.n_...