总之,在 PyTorch 中,nn.Module和nn.ModuleList是用于构建神经网络的两个关键组件。nn.Module提供了一个通用的神经网络模块的基类,而nn.ModuleList是用于管理多个子模块的容器。通常,nn.Module的派生类会包含nn.ModuleList作为其属性,以构建更复杂的网络结构。
一.nn.LeakyReLU()函数 在 PyTorch 中, nn.LeakyReLU() 是一个激活函数,用于引入非线性性到神经网络中。Leaky ReLU 是修正线性单元(ReLU)的一种变体,它在输入为负数时不是完全置零,而是引入一个小的负斜率。…
class torch.nn.ParameterList(parameters=None) 将submodules 保存在一个list中。ParameterList 可以像一般的Python list一样被索引。而且 ParameterList 中包含的 parameters 已经被正确的注册,对所有的 module method 可见。 参数说明: modules (list, optional) – a list of nn.Parameter 方法: append(module):...
我们发现每一层的输出作为下一层的输入,这种前馈nn可以不用每一层都重复的写forward()函数,通过Sequential()和ModuleList(),可以自动实现forward。这两个函数都是特殊module,包含子module。ModuleList可以当成list用,但是不能直接传入输入。 Sequential构造方法 (a) net1=nn.Sequential(); net1.add("conv",nn.Conv...
pytorch入坑三 | nn.module,文章目录1.两个基本结构1.1Parameter(参数)1.2Containers(容器)1.2.1Module(模型)核心功能查看模块类型转换设置功能注册功能1.2.2Sequential(序列)1.2.3ModuleList模型列表1.2.4ParameterList参数列表2.常用的网络层之前我们介autograd,但对于
ParameterList接收一个Parameter实例的列表作为输入然后得到一个参数列表,使用的时候可以用索引来访问某个参数,另外也可以使用append和extend在列表后面新增参数。 class MyDense(nn.Module): def __init__(self): super(MyDense, self).__init__() self.params = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.randn(4...
简介: pytorch中nn.ModuleList()使用方法 定义ModuleList 我们可以将我们需要的层放入到一个集合中,然后将这个集合作为参数传入nn.ModuleList中,但是这个子类并不可以直接使用,因为这个子类并没有实现forward函数,所以要使用还需要放在继承了nn.Module的模型中进行使用。 model_list = nn.ModuleList([nn.Conv2d(1, 5,...
PyTorch 的torch.nn模块是构建和训练神经网络的核心模块,它提供了丰富的类和函数来定义和操作神经网络。 以下是torch.nn模块的一些关键组成部分及其功能: 1、nn.Module 类: nn.Module是所有自定义神经网络模型的基类。用户通常会从这个类派生自己的模型类,并在其中定义网络层结构以及前向传播函数(forward pass)。
_modules 属性:存储管理 nn.Module 类型的参数 _buffers 属性:存储管理缓冲属性,如 BN 层中的 running_mean 5个 ***_hooks 属性:存储管理钩子函数 LeNet 的__init__()中创建了 5 个子模块,nn.Conv2d()和nn.Linear()都继承于nn.module,即一个 module 都是包含多个子 module 的。
大多数情况下创建一个继承自 Pytorch 中的nn.Module 的类,这样可以使用 Pytorch 提供的许多高级 API,而无需自己实现。 下面展示了一个可以从nn.Module创建的最简单的神经网络类的示例。基于 nn.Module的类的最低要求是覆盖__init__()方法和forward()方法。 在这个类中,定义了一个简单的线性网络,具有两个输入...