nn.functional nn.Module nn.Sequential nn.Parameter 定义可训练参数 self.my_param=nn.Parameter(torch.randn(1)) self.register_parameter nn.ParameterList&nn.ParameterDict 这个类实际上是将一个Parameter的List转为ParameterList,如下例所示[nn.Parameter(torch.randn(10, 10)) for i in range(10)]类型是Lis...
4.使用场景不同 nn模块适合用于设计并实现含有可学习参数的复杂模型,例如卷积神经网络、循环神经网络等。而nn.functional更多地用于实现一些简单的、不含有可学习参数的操作,例如激活函数、池化等。 5.代码风格的差异 使用nn模块通常使得代码更具有对象化,更容易管理,而使用nn.functional则使得代码更具有函数式编程的风格...
nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的,即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d都是进行卷积,nn.Dropout和nn.functional.dropout都是进行dropout,。。。; 运行效率也是近乎相同。 nn.functional.xxx是函数接口,而nn.Xxx是nn.functional.xxx的类封装,并且nn.Xxx都继承于一个共同祖先nn.Module。这一点导致nn.Xxx...
使用nn模块,PyTorch会自动处理梯度计算和反向传播。而使用nn.functional模块,用户需要手动处理这些过程。 4.使用场景不同 nn模块适合用于设计并实现含有可学习参数的复杂模型,例如卷积神经网络、循环神经网络等。而nn.functional更多地用于实现一些简单的、不含有可学习参数的操作,例如激活函数、池化等。 5.代码风...
backward()在pytorch中是一个经常出现的函数，我们一般会在更新loss的时候使用它，比如loss.backward()。
在PyTorch中，nn.functional 和 nn 之间的主要区别在于封装和继承。两者共享相同的核心功能，即nn.functional.xxx是函数接口，而nn.Xxx则作为nn.functional.xxx的类封装，继承自nn.Module。这意味着nn.Xxx不仅具备nn.functional.xxx的功能，还附带了nn.Module相关属性和方法，如train(), eval(), load_...
可以看到torch.nn下的Conv1d类在forward时调用了nn.functional下的conv1d,当然最终的计算是通过C++编写的THNN库中的ConvNd进行计算的,因此这两个其实是互相调用的关系。 你可能会疑惑为什么需要这两个功能如此相近的模块,其实这么设计是有其原因的。如果我们...
2.nn.xxx能够放在nn.Sequential里,而nn.functional.xxx就不行 3.nn.functional.xxx需要自己定义weight,每次调用时都需要手动传入weight,而nn.xxx则不用,例如: 使用nn.xxx定义一个cnn: classCNN(nn.Moudle)def__init__(self):super(CNN,self).__init__()self.cnn1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels...
nn.functional.xxx是函数接口，而nn.Xxx是nn.functional.xxx的类封装，并且nn.Xxx都继承于一个共同祖先...
PyTorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别是:1.继承方式不同;2.可训练参数不同;3.实现方式不同;4.调用方式不同。继承方式不同在于,torch.nn中的模块大多数是通过继承torch.nn.Module 类来实现的,而torch.nn.functional中的函数是直接调用的。