net_modlist = net_modlist()print(net_modlist)#net_modlist(# (modlist): ModuleList(# (0): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (1): ReLU()# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (3)
在PyTorch中,nn.ModuleList和nn.Sequential是两个常用的容器类,它们都用于组织神经网络模块,但具有不同的定义、作用以及适用场景。 1. nn.ModuleList的定义和作用 nn.ModuleList是一个可以存储多个模块的容器类。与Python中的常规列表不同,nn.ModuleList确保了其中的模块按照特定的顺序进行迭代,并且可以在每次迭代时获取...
PyTorch 中有一些基础概念在构建网络的时候很重要,比如 nn.Module, nn.ModuleList, nn.Sequential,这些类我们称之为容器 (containers),因为我们可以添加模块 (module) 到它们之中。这些容器之间很容易混淆,本文中我们主要学习一下 nn.ModuleList 和 nn.Sequential,并判断在什么时候用哪一个比较合适。 本文中的例子使...
在上面的示例中,我们创建了一个包含三个线性层的模型,并将它们存储在nn.ModuleList中。在forward方法中,我们可以通过遍历nn.ModuleList来依次应用每个层。 nn.Sequential nn.Sequential是一个有序的容器类,用于按照添加到其中的模块顺序执行前向传播。nn.Sequential接受一个模块列表作为输入,并按照列表中的顺序自动构...
1、nn.Sequential 2、nn.ModuleList 三、nn.Sequential与nn.ModuleList的区别 不同点1: 不同点4: 一、官方文档 首先看官方文档的解释,仅列出了容器(Containers)中几个比较常用的CLASS。 CLASS torch.nn.Module: Base class for all neural network modules. ...
nn.ModuleList函数语言格式: 这个直接看后面具体的代码即可 nn.Sequential作用: nn.Sequential定义的网络中各层会按照定义的顺序进行级联,因此需要保证各层的输入和输出之间要衔接。而且里面的模块必须是按照顺序进行排列的,所以我们必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的,并且nn.Sequential实现了far...
但是,我们需要注意到,nn.ModuleList 并没有定义一个网络,它只是将不同的模块储存在一起,这些模块之间并没有什么先后顺序可言。 nn.Sequential nn.Sequential 是一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为 元素的有序字典也可以作为传入参数。 不同于 nn....
Pytorch中神经网络模型的构造方法:Module、Sequential、ModuleList、ModuleDict的区别 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...
在选择使用nn.ModuleList或nn.Sequential时，我们应考虑以下场景：场景一：当网络中有许多重复或相似的层时，使用for循环创建它们通常更为直观。此时，使用nn.ModuleList可以轻松地将这些相似层组合在一起。例如：python module_list = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for _ in range(5)])场景二：...
通常，nn.Sequential适用于构建卷积块等结构化组件，使网络设计更加清晰和模块化。在需要频繁使用相似或重复层的场景中，nn.ModuleList可能更加灵活，允许开发者在需要时重复使用相同层。总结而言，nn.ModuleList和nn.Sequential在构建神经网络时各有优势，具体选择应根据实际需求、模块间逻辑关系以及是否需要自...