nn.Sequential 不同于 nn.ModuleList,它已经实现了内部的 forward 函数,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, classnet5(nn.Module): def __init__(self): super(net5,self).__init__() self.block = nn.Sequential(nn.Conv2d(1...
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。nn.LeakyReLU()的初始化参数如下: negative_slope(默认为0.01):负斜率,指定当输入为负数时的斜率值。通...
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。nn.LeakyReLU()的初始化参数如下: negative_slope(默认为0.01):负斜率,指定当输入为负数时的斜率值。通常设置为一个小...
nn.ParameterList 和 nn.ParameterDict 是 PyTorch 中用于管理一组参数的容器类。它们类似于 nn.ModuleList 和 nn.ModuleDict,但是专门用于存储和管理 nn.Parameter 实例。 nn.ParameterList定义: nn.ParameterList 是一个可变长度的列表,可以包含任意数量的 nn.Parameter 实例。 用途: 用于管理一组可变长度的参数,例...
它继承自nn.Module类,并具有所有nn.Module类的功能和特性。 它可以像普通的Python列表一样进行索引、迭代和切片操作。 它可以通过调用append()方法向其中添加子模块。 它可以通过调用extend()方法将其他nn.ModuleList或普通列表中的子模块添加到其中。 它可以通过调用pop()方法按索引或名称删除子模块。
nn.ModuleList 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模块的参数和子模块。这对于某些需要按照特定顺序处理模块的应用(如循环神经网络)非常有用。 下面是一个使用nn.ModuleList的示例: import torch.nn...
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,...
3. class torch.nn.ModuleList(modules=None) 3.1 append(module) 3.2 extend(module) 3.3 insert(index, module) 4. class torch.nn.ModuleDict(modules=None) 1. class torch.nn.Module 该类是用于所有神经网络模块的基类,并且所有自定义模型也应继承该类。如上面所说,神经网络本身就是一个模块,即一个模块...
1.3 继承nn.Module基类并应用模型容器来构建模型 当模型的结构比较复杂时,可以应用模型容器(nn.Sequential,nn.ModuleList,nn.ModuleDict)对模型的部分结构进行封装。这样做可增强模型的可读性,也可减少代码量。 使用nn.Sequential模型容器 classModel_lay(nn.Module):"""使用se...
nn.ModuleList 可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面,方法和 Python 自带的 list 一样,无非 是 extend,append 等操作。但不同于一般的 list,加入到 nn.ModuleL