nn.Sequential 的 forward 方法会依次调用每个子模块的 forward 方法。 输入数据会从第一个子模块开始传递,直到最后一个子模块。 ModuleList 定义: nn.ModuleList 是一个可变长度的列表,可以包含任意数量的子模块。 它可以用于构建动态结构的模型,例如循环神经网络(RNN)中的多个时间步。 用途: 用于
model = RNNModel(input_dim, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, dropout) 在这段代码里,我们: 使用nn.Embedding 层将词汇映射到向量空间。 使用nn.RNN 层处理输入的文本数据(每个词是一个时间步),捕捉上下文信息。 最终通过一个 nn.Linear 层输出情感分类结果。 3. 训练模型 在训练阶段,我...
nn.Sequential(): 是一个有顺序的容器,将神经网络模块 按照传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行。由于每一个神经网络模块都继承于nn.Module,通过索引的方式利用add_module函数将 nn.Sequential()模块 添加到现有模块中。 forward(): 是前向传播函数,将之前定义好的每层神经网络模块串联起来,同时也定义了模型...
PyTorch学习系列教程:循环神经网络【RNN】 DNN、CNN和RNN是深度学习中的三大经典神经网络,分别有各自的适用场景。但为了能够在同一任务下综合对比这三种网络,本文选择对股票预测这一任务开展实验,其中DNN可以将历史序列特征转化为全连接网络,而CNN则可利用一维卷积进行特征提取,RNN则天然适用于序列数据建模。 三大神经网络...
sequential用于将多个层次打包,而后通过一个sequential的使用来实现多个操作的选中。 可以使用tensorboard的add_graph来显示神经网络的整体结构。 代码如下: importtorchfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequentialimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboa...
pytorch——lenet,resnet,时间序列表示法,RNN Lenet5 importtorchfromtorchimportnnclassLenet5(nn.Module):def__init__(self): super(Lenet5, self).__init__()#conv_unit为卷积层的部分self.conv_unit=nn.Sequential(#假设输入的是(4,3,32,32)nn.Conv2d(3,6,kernel_size=5,stride=1,padding=0)...
NN( (rnn): Sequential( (0): LSTM(28, 256, num_layers=2, batch_first=True) ) (dnn): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) (loss): CrossEntropyLoss() ) 0 100 0.77180815 3.650240659713745 0.706 0 200 0.8147288 3.3065454959869385 0.711 0 300 0.754965 3.3209893703460693 0.736 ...
(layer3): Sequential( (0): Bottleneck( (conv1): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False) (bn1): FrozenBatchNorm2d(256) (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) ...
neu = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(input_size, hidden_size), torch.nn.Sigmoid(), torch.nn.Linear(hidden_size, output_size) ) cost = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(neu.parameters(), lr=0.01) 1. 2.
torch.nn.Sequential可以从上到下执行层级以及其操作 importtorchclassNet(torch.nn.Module):def__init__(self): super(Net, self).__init__(Net,self) self.net=torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(1,35,5,1,1), torch.nn.MaxPool2d(2,2), ...