(2)通过add_module函数对网络中添加模块。 (3)通过用nn.Sequential对模块进行封装等等。 1 class NeuralNetwork(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(NeuralNetwork, self).__init__() 4 self.layers = nn.Linear(28*28,28*28) 5 # self.add_module('layers',nn.Linear(28*28,28*28)) ...
1classNeuralNetwork(nn.Module):2def__init__(self):3super(NeuralNetwork, self).__init__()4self.layers = nn.Linear(28*28,28*28)5#self.add_module('layers',nn.Linear(28*28,28*28)) # 跟上面的方式等价6self.linear_relu_stack =nn.Sequential(7nn.Linear(28*28, 512),8nn.ReLU()9)10...
classModule(object):def__init__(self):defforward(self, *input):defadd_module(self, name, module):defcuda(self, device=None):defcpu(self):def__call__(self, *input, **kwargs):defparameters(self, recurse=True):defnamed_parameters(self, prefix='', recurse=True):defchildren(self):defna...
self.dense_block.add_module("relu2",torch.nn.ReLU()) self.dense_block.add_module("dense2",torch.nn.Linear(128, 10)) def forward(self, x): conv_out = self.conv_block(x) res = conv_out.view(conv_out.size(0), -1) out = self.dense_block(res) return out model = MyNet() fo...
1.1 继承nn.Module基类构建模型 importtorchfrom torchimportnnimporttorch.nn.functional as FclassModel_Seq(nn.Module):"""通过继承基类nn.Module来构建模型"""def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(Model_Seq,self).__init__()self....
1 nn.Module 实现 1.1 常用接口 1.1.1 __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,用于监测并记录 API 的调用,详细解释可见 文档。
model=nn.Sequential()#创建一个model,按顺序放入layer model=model.to(device)gram=loss.Gram().to(device)'''把vgg19中的layer、content_loss以及style_loss按顺序加入到model中:'''i=1forlayerincnn:ifisinstance(layer,nn.Conv2d):name='conv_'+str(i)model.add_module(name,layer)ifnameincontent_laye...
add_module方法的封装,用于将新的name:module键值对加入module中。 add_module(name, module) 将子模块添加到当前模块。example: importtorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()# 下面是两种等价方式self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.add_module("conv2",nn...
1.3 Module类的named_children()方法1.3.1named_children()概述named_children()获取模型中的各层名字与结构信息1.3.2 named_children()代码实现---LogicNet_fun.py(第3部分)### Module类的named_children()===>获取模型中的各层名字与结构信息 for name,module in model.named_children(): print(name,"is:...
nn.Sequential():是一个有顺序的容器,将神经网络模块 按照传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行。由于每一个神经网络模块都继承于nn.Module,通过索引的方式利用add_module函数将 nn.Sequential()模块 添加到现有模块中。 forward():是前向传播函数,将之前定义好的每层神经网络模块串联起来,同时也定义了模型的输...