1classNeuralNetwork(nn.Module):2def__init__(self, layer_num):3super(NeuralNetwork, self).__init__()4self.layers = [nn.Linear(28*28,28*28)for_inrange(layer_num)]5fori,layerinenumerate(self.layers):6self.add_module('layer_{}'.format(i),layer)7self.linear_relu_stack =nn.Sequenti...
add_module函数是在⾃定义⽹络添加⼦模块，例如，当我们⾃定义⼀个⽹络肤过程中，我们既可以 （1）通过self.module=xxx_module的⽅式（如下⾯第3⾏代码），添加⽹络模块；（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。1class NeuralNetwork(nn....
classMyNet(nn.Module):def__init__(self):super(MyNet,self).__init__()self.add_module('conv1',nn.Conv2d(3,64,3))self.add_module('conv2',nn.Conv2d(64,64,3))defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.conv2(x)returnx 其实add_module(name,layer)和self.name=layer实现了相同的功...
1 Module类的使用方法1.1 Module类的add_module()方法1.1.1 概述add_module():将XX层插入到模型结构中1.1.2 add_module()---LogicNet_fun.py(第1部分)import torch.nn as nn import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class LogicNet(nn.Module): def __init__(self,inputdim,...
torch.nn.Module是所有神经网络模块的基类。您的模型也应该继承此类。模块也可以包含其他模块,从而可以将它们嵌套在树结构中。 您可以将子模块指定为常规属性。 先来简单看一它的定义: classModule(object):def__init__(self):defforward(self, *input):defadd_module(self, name, module):defcuda(self, device...
在Pytorch中可以通过Sequential类构造模型也可以用Module类构造模型。本文主要介绍基于Module类的模型构造方法:它让模型构造更加灵活方便。 1 继承Module类来构造模型 Module类是nn模块里提供的一个模型构造类,是所有神经网络模块的基类,我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造一个多层感知机,输入784,输...
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_layers_default:target=model(content_img)content_loss=loss...
Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建 Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络层介绍(卷积层、池化层、线性层、激活函数层) Pytorch学习笔记(6):模型的权值初始化与损失函数 一、优化器 1.1 优化器的介绍 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实...
pytorch在注册模块的时候,会查看成员的类型,如果成员变量类型是Module的子类,那么pytorch就会注册这个模块,否则就不会。 这里的self.layers是python中的List类型,所以不会自动注册,那么就需要我们再定义后,…
register_parameter、register_buffer和add_module模型中需要保存的参数为: parameter和buffer parameter是指在反向传播过程中需要被optimizer更新的参数buffer是指在反向传播过程中不需要被optimizer更新的参数第…