(1)通过self.module=xxx_module的方式(如下面第3行代码),添加网络模块; (2)通过add_module函数对网络中添加模块。 (3)通过用nn.Sequential对模块进行封装等等。 1 class NeuralNetwork(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(NeuralNetwork, self).__init__() 4 self.layers = nn.Linear(28*28...
1classNeuralNetwork(nn.Module):2def__init__(self, layer_num):3super(NeuralNetwork, self).__init__()4self.layers = [nn.Linear(28*28,28*28)for_inrange(layer_num)]5fori,layerinenumerate(self.layers):6self.add_module('layer_{}'.format(i),layer)7self.linear_relu_stack =nn.Sequenti...
super(LogicNet, self).__init__() # self.Linear1 = nn.Linear(inputdim, hiddendim) # 定义全连接层 # self.Linear2 = nn.Linear(hiddendim, outputdim) # 定义全连接层 self.add_module("Linear1", nn.Linear(inputdim, hiddendim)) self.add_module("Linear2", nn.Linear(hiddendim, outputdim...
self.add_module("fpn_lateral{}".format(stage),lateral_conv)self.add_module("fpn_output{}".format(stage),output_conv) 后面在github上找到了一个解决方案:https://github.com/pytorch/pytorch/issues/3174 大意是说不能用python的list来代替nn.ModuleList(),否则模块不会被Dataparallel()识别,根据上面这个...
x = self.conv1(x) x = self.conv2(x)returnx Model中两个属性conv1和conv2是两个卷积层,在正向传播的过程中,再依次调用这两个卷积层。 除了使用Model的属性来为网络添加层外,还可以使用add_module将网络层添加到网络中。 classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__() ...
out = self.fc3(out) return out 当我们调用net = LeNet(classes=2)创建模型时,会调用__init__()方法创建模型的子模块。 当我们在训练时调用outputs = net(inputs)时,会进入module.py的call()函数中: def __call__(self, *input, **kwargs): ...
add_module函数是在⾃定义⽹络添加⼦模块，例如，当我们⾃定义⼀个⽹络肤过程中，我们既可以 （1）通过self.module=xxx_module的⽅式（如下⾯第3⾏代码），添加⽹络模块；（2）通过add_module函数对⽹络中添加模块。（3）通过⽤nn.Sequential对模块进⾏封装等等。1class NeuralNetwork(nn....
1.1 继承nn.Module基类构建模型 importtorchfrom torchimportnnimporttorch.nn.functional as FclassModel_Seq(nn.Module):"""通过继承基类nn.Module来构建模型"""def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(Model_Seq,self).__init__()self....
1 Module类的使用方法1.1 Module类的add_module()方法1.1.1 概述add_module():将XX层插入到模型结构中1.1.2 add_module()---LogicNet_fun.py(第1部分)import torch.nn as nn import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class LogicNet(nn.Module): def __init__(self,inputdim,...
中文文档的解释: 返回一个包含 当前模型 所有模块的迭代器。 import torch.nn as nnclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()submodule=nn.Conv2d(10,20,4)self.add_module("conv",submodule)self.add_module("conv1",submodule)model=Model()formoduleinmodel.modules():...