在PyTorch中,Module的可学习参数(即权重和偏差),模块模型包含在参数中(通过model.parameters()访问)。state_dict是一个从参数名称隐射到参数Tesnor的字典对象。 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.hidden = nn.Linea
torch.nn模块是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,帮助我们轻松地定义和操作神经网络。无论是简单的线性回归模型,还是复杂的卷积神经网络(CNN),都可以使用 torch.nn 模块来实现。 二、基本组件 1、nn.Module nn.Module是所有神经网络模块的基类。我们可以通过继承 nn.Module 来定...
1classMyLinear(nn.Module):2def__init__(self, inp, outp):3super(MyLinear, self).__init__()4#线性层的参数w和b,对w而言输出维度放在前面5self.w =nn.Parameter(torch.randn(outp, inp))6self.b =nn.Parameter(torch.randn(outp))78defforward(self, x):9x = x @ self.w.t() +self.b10...
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 ...
cuda(device_id=None):将所有的模型参数(parameters)和buffers赋值GPU double() :将parameters和buffers的数据类型转换成double float():将parameters和buffers的数据类型转换成float。 half():将parameters和buffers的数据类型转换成half。 设置功能: train(mode=True):将module设置为 training mode,只影响dropout和batch...
device:可选参数,类型为整型,若给出该参数,那么模型的参数和buffers 都将移动至该设备上。 能够将所有 模型参数和buffers 复制到 GPU 上运行,这使得关联的参数和buffers 成为不同的对象。 import torch import torch.nn as nn class Model(nn.Module): ...
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。
.children()只返回自己的直系孩子列表,在这里也就是一个nn.Sequential容器。 而使用.modules()获取的所有孩子是包括自己的。 回到顶部 7. 设备 使用.to(device)可以在具体的CPU/GPU上切换,这会将其所有子模块也一起转移过去运行。 device = torch.device('cuda') ...
module:即要进行的并行的模型,为nn.Module子类实例 device_ids:需要进行并行的卡 output_device:模型最终输出进行汇总的卡,默认是local_rank=0的卡(以下简称“卡0”) 以单机4卡为例,当接到一个batch size=128的数据时,卡0会将128的个数分成32*4,然后将模型拷贝到1～3卡,分别推理32个数据后,然后在output_...
class SinusoidalPosEmb(nn.Module):def __init__(self, dim, theta=10000):super().__init__()self.dim = dimself.theta = theta def forward(self, x):device = x.devicehalf_dim = self.dim // 2emb = math.log(self.theta) / (half_dim - 1)em...