自定义neural network class先需要 -继承nn.module, -然后实现__init__函数定义网络层 -实现forward函数实现对输入数据的操作,在使用时,直接将数据传入model,model会自动执行forward函数,不要直接执行model.forward() class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self
torch.Tensor - A multi-dimensional array with support for autograd operations like backward(). Also holds the gradient w.r.t. the tensor. nn.Module - Neural network module. Convenient way of encapsulating parameters, with helpers for moving them to GPU, exporting, loading, etc. nn.Parameter ...
nn.Module- Neural network module. Convenient way of encapsulating parameters, with helpers for moving them to GPU, exporting, loading, etc. 部分内容有参考pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义网络层。 在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的。pytorch里面一般是没有层的概...
nn.Module是pytorch最核心的类，搭建模型必须要使用到该类。有以下几个作用：1）记录模型需要使用的数据...
nn.Module- Neural network module. Convenient way of encapsulating parameters, with helpers for moving them to GPU, exporting, loading, etc. nn.Parameter-A kind of Tensor, that is automatically registered as a parameter when assigned as an attribute to a Module. ...
我们的网络从nn.Module继承来 classNeuralNetwork(nn.Module): def__init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28,512), nn.ReLU(), nn.Linear(512,512), ...
我们通过子类化定义我们的神经网络nn.Module,并在__init__中初始化神经网络层。每个nn.Module子类都在forward方法中实现对输入数据的操作。 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() ...
nn.Parameter张量的一种,当它作为一个属性分配给一个Module时,它会被自动注册为一个参数。 autograd.Function实现了自动求导前向和反向传播的定义,每个Tensor至少创建一个Function节点,该节点连接到创建Tensor的函数并对其历史进行编码。 导入相关模块 代码语言:javascript ...
我们通过子类化定义我们的神经网络nn.Module,并在__init__中初始化神经网络层。每个nn.Module子类都在forward方法中实现对输入数据的操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = ...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.nn.functionalasF# Define a convolution neural networkclassNetwork(nn.Module):def__init__(self):super(Network, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=5, stride=1, padding=1) self.bn1 ...