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...
(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)) ...
模型的保存与加载:add_module,add_module,add_module 1 模型构建函数 torch.nn.Module是所有网络的基类,在PyTorch实现模型的类中都要继承这个类(这个在之前的课程中已经提到)。在构建Module中,Module是一个包含其他的Module的,类似于,你可以先定义一个小的网络模块,然后把这个小模块作为另外一个网络的组件。因此网络...
self.add_module(str(idx), module) self.add_module方法是Module类的,代码如下,我们直接看最后一句,就是像self._modules这个有序字典中直接加入键值对。 def add_module(self, name: str, module: Optional['Module']) -> None: if not isinstance(module, Module) and module is not None: raise TypeErro...
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...
Model中两个属性conv1和conv2是两个卷积层,在正向传播的过程中,再依次调用这两个卷积层。 除了使用Model的属性来为网络添加层外,还可以使用add_module将网络层添加到网络中。 classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__() ...
self.add_module(str(idx),module) def forward(self,input): # self._modules 返回一个OrderedDict,保证能够按照成员添加时的顺序进行遍历 for module in self._modules.values(): input = module(input) return input if __name__ == '__main__': ...
model.children()和model.named_children()方法: import torch.nn as nn from collections import OrderedDict class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.conv_block=torch.nn.Sequential() self.conv_block.add_module("conv1",torch.nn.Conv2d(3, 32, 3,...
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32).view(-1,1)# Define the modelclassSimpleNN(nn.Module):def__init__(self, input_dim):super(SimpleNN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(input_dim,64)self.fc2 = nn.Li...
class MambaBlock(nn.Module):def __init__(self, seq_len, d_model, state_size, device):super(MambaBlock, self).__init__() self.inp_proj = nn.Linear(d_model, 2*d_model, device=device)self.out_proj = nn.Linear(2*d_model, d_m...