extra_repr函数用来打印额外的关于该网络层的信息,可由用户自定义。 在原来的Dropout层中,测试阶段的前向传播是不会Dropout任何神经元的,仅在训练过程中Dropout。这是为了让神经元在训练阶段学习其他神经元的功能,从而提高网络的泛化能力。而该自定义的Dropout层主要是修改了在测试阶段的前向传播过程,目的是在测试阶段...
weight, self.bias) 115 116 def extra_repr(self) -> str: RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (28x28 and 784x10) 我们的模型是在具有批量维度的图像上进行训练的,而我们当前的模型test_image没有批量维度? 这是另一个需要记住的有用的经验法则:经过训练的模型喜欢以与训练时相同...
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。
Linear下的源码定义了4个函数,如下: 四个函数分别为 __init_、reset_parameters、forward、extra_repr。 __init_ 函数: 正如所有类一样,这个函数是对类的参数进行初始化。可以看出,其主要是完成对输入特征、输出特征以及权重和偏置量的初始化。这里比较有意思的就是权重的初始化貌似“写反了”?各位不要着急,这个...
torch.save(model.module.state_dict(), PATH) 1. 打印CivilNet 这个是靠__repr__机制,不再赘述; cn = CivilNet() print(cn) 1. 2. 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。
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。
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): return next(self.parameters()).device 该模型将返回落在模型的混合高斯分布域中的每个样本的负对数似然。
bias) #这里F.linear直接关联到torch._C._nn.linear,是Linear算子的C实现的python端 API ### linear=Linear(16,32) #自动调用__init__ result=linear(data) #自动调用__call__,在nn.Module中被重写,在该函数中执行了forward函数 ### def extra_repr(self) -> str: return 'in_features={}, out_...
def extra_repr(self): return '{num_features}, eps={eps}, momentum={momentum}, affine={affine}, ' \ 'track_running_stats={track_running_stats}'.format(**self.__dict__) def _load_from_state_dict(self, state_dict, prefix, local_metadata, strict, missing_keys, unexpected_keys, error...