nn.Sequential中可以使用add_module来指定每个module的名字,而不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3...)。例子如下: Seq_module = nn.Sequential()Seq_module.add_module("flatten",nn.Flatten())Seq_module.add_module("linear1",nn.Linear(in_dim,n_hidden_1)...
方法一:使用add_module方法 importtorch.nnasnn# 假设你有两个Sequential模型seq1和seq2seq1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU() ) seq2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() )# 创建一个新的Sequential模型seq = nn.Sequential()# 将seq1和seq2的所有模块添加到新的S...
importtorch.nn as nnfromcollectionsimportOrderedDict model=nn.Sequential() model.add_module("conv1",nn.Conv2d(1,20,5)) model.add_module('relu1', nn.ReLU()) model.add_module('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)) model.add_module('relu2', nn.ReLU())print(model)print(model[2])#通过索引...
为了便于对参数进行管理,一般通过继承nn.Module转换为类的实现形式,并直接封装在nn模块下: -激活函数变成(nn.Relu, nn.Sigmoid, nn.Tanh, nn.Softmax) -模型层(nn.Linear, nn.Conv2d, nn.MaxPool2d, nn.Embedding) -损失函数(nn.BCELoss, nn.MSELoss, nn.CrossEntropyLoss) 所以我们表面上用nn建立的这些...
Sequential是一个容器,里面按顺序存放着要操作的网络层,该类继承于Module。 对于前文中的两种实现方式,分别是一个字典和非字典可以在源码中看一下处理方式,如下: 初始化时调用父类的add_module方法,该方法如图二最后的代码所示,将module放到_modules这个有序字典里面。
在PyTorch中,nn.ModuleList和nn.Sequential是两个常用的容器类,用于组织神经网络模块。它们都继承自nn.Module,可以包含其他模块,并且可以像模块一样进行训练和推断。然而,它们在用法和功能上有一些重要的区别。为了更高效地编写代码和构建模型,我们可以借助百度智能云文心快码(Comate)这一智能编程助手,它能帮助用户快速生...
其中,add_model函数,作用是为Module添加子模块,其中key是子模型的name,module是子模块的内容(如t.nn.Conv2d(...))。 通常情况下是在Module的__init__下,通过self.conv1 = t.nn.Conv2d(...),定义子模块,name为conv1。所以add_model()函数是定义子模块的另一种方式,位置是在__init__以外来定义子模块...
main=nn.Sequential()# 图⽚的⾼宽缩⼩⼀倍 main.add_module('initial-conv-{0}-{1}'.format(nc,ndf),nn.Conv2d(nc,ndf,4,2,1,bias=False))main.add_module('initial-relu-{0}'.format(ndf),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True))csize,cndf=isize/2,ndf for t in range(n_exter_layers...
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,我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造一个多层感知机,输入784,输...
一、关于Sequential类的简介 先来看一下它的定义吧,在之前,我们首先需要明确一个特别重要的观念,那就是——torch的核心是Module类, Module类在下面这个模块中: D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1.1.0\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py ...