class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer = nn.Linear(5, 5) def forward(self, x): x = self.layer(x) return x model = NeuralNetwork() print(model) # summary 函数可以详细打印神经网络,包括参数量 from torchsummary import summary summary(model...
importtorchfromtorchimportnn# 设置devicedevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"# 1. 继承 nn.ModuleclassCircleModelV0(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()# 2.创建两个线性层self.layer_1=nn.Linear(in_features=2,out_features=5)# 输入 2 features (X), 输出 5 fe...
linear(Y.reshape((-1, Y.shape[-1]))) return output, state def begin_state(self, device, batch_size=1): if not isinstance(self.rnn, nn.LSTM): # nn.GRU以张量作为隐状态 return torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers, batch_size, self.num_hiddens), device=device) ...
AI代码解释 #GRU的PyTorch实现importtorch.nnasnnclassGRU(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(GRU,self).__init__()self.gru=nn.GRU(input_size,hidden_size,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x,h_0):out,h_n=self....
nn.Linear(512,10), ) defforward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) returnlogits 然后创建一个实例(对象),把它放到device上 model = NeuralNetwork().to(device) print(model) 跑一下的结果 Using cpu device ...
self.fc3 = nn.Linear(84,10)defforward(self, x): x = f.max_pool2d(f.relu(self.conv1(x)), (2,2))# If the size is a square you can only specify a single number# 如果大小为正方形,则只能指定单个数字x = f.max_pool2d(f.relu(self.conv2(x)),2) ...
-> view -> linear -> relu -> linear -> relu -> linear -> MSELoss -> loss 所以,当我们调用 loss.backward(),整个图都会微分,而且所有的在图中的requires_grad=True 的张量将会让他们的 grad 张量累计梯度。 为了演示,我们将跟随以下步骤来反向传播。
nn是Neural Network的简称,帮助程序员方便执行如下的与神经网络相关的行为: (1)创建神经网络 (2)训练神经网络 (3)保存神经网络 (4)恢复神经网络 其包括如下五大基本功能模块: 第2章 nn.Linear类(全连接层) 2.1 函数功能 用于创建一个多输入、多输出的全连接层。
【导读】PNNX,全称 pytorch neural network exchange,是一种开放的 pytorch 神经网络交换格式。PNNX 可以将 pytorch 训练的模型,导出为 PNNX 文件格式,更方便将模型部署到各个平台和推理框架上。 为什么使用 PNNX,而不是 ONNX? onnx 定义了一套标准化的 op,而各类...
Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> MaxPool -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Conv -> BatchNorm -> ReLU -> Linear。 卷积层 卷积层是 CNN 的主要层,可帮助我们检测图像中的特征。 每个层都有多个通道来检测图像中的特定特征,还有多个内核来定义检测到的特征的大小。