nn.ModuleList 可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面,方法和 Python 自带的 list 一样,无非 是extend,append 等操作。但不同于一般的 list,加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会注册到整个网络上的,同时 module 的 parameters 也会自动添加到整个网络中。
nn.ModuleList 这个类,可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面,方法和 Python 自带的 list 一样,无非是 extend,append 等操作。但不同于一般的 list,加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会自动注册到整个网络上的,同时 module 的 parameters 也会自动添加到...
CLASS torch.nn.ModuleList(modules=None) Holds submodules in a list. ModuleListcan be indexed like a regular Python list, but modules it contains are properly registered, and will be visible by allModulemethods. class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__...
20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (1): ReLU()# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (3): ReLU()# )#)forparaminnet_modlist.parameters():print(type(param.data), param.size())#<class 'torch.Tensor'> torch.Size([...
functions: A :class:`torch.nn.Sequential` or the list of modules or functions (comprising the model) to run sequentially. segments: Number of chunks to create in the model input: A Tensor that is input to :attr:`functions` preserve_rng_state(bool, optional, default=True): Omit stashing...
也就是不通过模型(图)运行训练，而是使用checkpoint_sequential函数进行训练，该函数有三个输入:modules, segments, input。modules是神经网络层的列表，按它们执行的顺序排列。segments是在序列中创建的段的个数，使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。input是模型的...
其中 是当前卷积层的输出, 是上一个卷积层的输出,作为当前卷积层的输入, 是 节点相邻节点的信息, 是其连接边的信息(建议背下来这个公式,你会发现无论空域图卷积的论文怎么折腾,还是没跑出这个框架,只不过是 两个函数换了)。 对于以上计算过程,PyG利用MessagePassing进行实现。接下来以两篇经典图神经网络论文为例...
modules()会返回模型中所有模块的迭代器,它能够访问到最内层,比如self.layer1.conv1这个模块,还有一个与它们相对应的是name_children()属性以及named_modules(),这两个不仅会返回模块的迭代器,还会返回网络层的名字。 # 取模型中的前两层new_model = nn.Sequential(*list(model...
requires_grad_(requires_grad=False) mods = list(model.modules()) out_sizes = [] for i in range(1, len(mods)): m = mods[i] # 注意这里,如果relu激活函数是inplace则不用计算 if isinstance(m, nn.ReLU): if m.inplace: continue out = m(input_) out_sizes.append(np.array(out.size(...
get_amp_supported_dtype() -> List[torch.dtype] 在AMP 中获取新后端支持的dtype,可能支持一个以上的dtype。 is_autocast_enabled() -> bool 检查新后端是否启用 AMP。 get_autocast_dtype() -> torch.dtype 在AMP 中获取新后端支持的dtype,该dtype由set_autocast_dtype或默认dtype设置,而默认dtype为torc...