classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()buffer=torch.randn(2,3)# tensorparam=nn.Parameter(torch.randn(3,3))# 普通 Parameter 对象self.register_buffer('my_buffer',buffer)self.register_parameter("param",param)defforward(self,x):# 可以通过 self.param 和 ...
(1)通过子类化nn.Module定义我们的神经网络, 并且用__init__方法初始化神经网络层. 每一个nn.Module子类用forward正向传播方法实现对输入数据的操作。 #定义类结构 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_r...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_param= nn.Parameter(torch.randn(3, 3))#模型的成员变量defforward(self, x):#可以通过 self.my_param 和 self.my_buffer 访问passmodel=MyModel()forparaminmodel.parameters():print(param)print("---")pr...
super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1)) # 参数注册为 buffer self.my_param = nn.Parameter(torch.randn(1)) def forward(self, x): return x model = MyModel() print(model.state_...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()buffer=torch.randn(2,3)# tensorparam=nn.Parameter(torch.randn(3,3))# 普通 Parameter 对象self.register_buffer('my_buffer',buffer)self.register_parameter("param",param)defforward(self,x):# 可以通过 self.param 和...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.my_tensor = torch.randn(1)# 参数直接作为模型类成员变量self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1))# 参数注册为 bufferself.my_param = nn.Parameter(torch.randn(1))defforward(self, x):returnxmodel ...
init.normal_(param, mean=0, std=0.01) optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, None, None, optimizer) 参考文献 [1]《动手深度学习》李沐 [2]伯禹教育课程 未完待续,如果有什么不懂的欢迎随时交流!
w, b = init_params()#初始化参数net, loss =lambdaX: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss#这里使用匿名函数,定义了两个函数,一个是求解模型结果,一个是损失函数num_epochs, lr =100,0.003"""定义相关图形设置"""animator = d2l.Animator(xlabel='epochs', ylabel='loss', yscale='log', ...
首先,类LinearNet调用__init__()初始化一部分继承父类的属性; 其此,增加了新的参数n_feature,linear,以及将他初始化;增加了一个新函数forward(),有一个和输入参数x,此时x就相当于n_feature这个位置,返回y,见到你理解y此时就是代表一个nn.Linear(n_featrue,1)这样的线性回归的神经网络模型。
1.1 init 函数 在nn.Module 的init函数中,会首先调用 torch._C._log_api_usage_once("python.nn_module"), 这一行代码是 PyTorch 1.7 的新功能,可用于监测并记录API的调用,在此之后,nn.Module 初始化了一系列重要的成员变量。这些变量初始化了在网络模块进行 forward、 backward 和权重加载等行为时候会被调用...