importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassMyNet(nn.Module):def__init__(self):super(MyNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(4,5) self.layer2 = nn.Linear(5,5) self.layer3 = nn.Linear(5,3)defforward(self, x):layer1_output = torch.relu(self.layer1(...
PyTorch的Module模块是构建神经网络模型的基本组件之一。Module模块提供了一种方便的方式来定义神经网络模型的结构,并且可以方便地进行参数的管理和训练。 1. 自定义神经网络模型 Module模块是所有神经网络模型的基类,它包含了一些方法和属性,用来定义神经网络的结构和行为。通过继承Module类,可以轻松地自定义一个神...
optimizer.zero_grad() print(a, b) 模型 在PyTorch中,model由一个常规的Python类表示,该类继承自Module类。 它需要实现的最基本的方法是: __init__(self)定义了组成模型的两个参数:a和b。 模型可以包含其他模型作为它的属性,所以可以很容易实现嵌套。 forward(self, x):它执行了实际的计算,也就是说,给定...
class ConvNextBlock(nn.Module):def __init__(self,in_channels,out_channels,mult=2,time_embedding_dim=None,norm=True,group=8,):super().__init__()self.mlp = (nn.Sequential(nn.GELU(), nn.Linear(time_embedding_dim, in_channels))if time_embedding...
从中可以看出,所有自定义的网络模型均需继承Module类,并一般需要重写forward函数(用于实现神经网络的前向传播过程),而后模型即完成了注册,并拥有了相应的可训练参数等。 03 模型训练 仍然与经典机器学习模型的训练不同,深度学习模型由于其网络架构一般是自定义设计的,所以一般也不能简单的通过调用fit/predict的方式来实...
zero_grad() # 清空过去的梯度 outputs = model(train_data) # 前向传播 loss = criterion(outputs, train_labels) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播计算梯度 optimizer.step() # 更新权重 print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item())) # 打印当前轮次和损失...
代码文件:pytorch_DDP_ZeRO.py 单卡显存占用:3.18 G 单卡GPU使用率峰值:99% 训练时长(5 epoch):596 s 训练结果:准确率95%左右(使用Adam优化算法) 代码启动命令(单机 4 GPU) python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --nnodes=1 pytorch_DDP_ZeRO.py --use_zero Pytorch + DeepSpeed(...
[1]# = 4. The input depends on how many features we initially feed the model. In our case, there are 4 features for every predict valuelearning_rate =0.01output_size = len(labels)# The output is prediction results for three types of Irises.# Define neural networkclassNetwork(nn.Module)...
(nn.Module):def__init__(self, input_size, output_size):super(Network, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(input_size,24) self.layer2 = nn.Linear(24,24) self.layer3 = nn.Linear(24, output_size)defforward(self, x):x1 = F.relu(self.layer1(x)) x2 = F.relu(self....
介绍:torch.nn.Module是 PyTorch 中用于定义和搭建模型的基类。通过继承该类,可以创建自定义的深度学习模型。 简单使用: importtorchimporttorch.nnasnn# 自定义模型类classSimpleModel(nn.Module): def __init__(self,input_size,output_size): super(SimpleModel,self).__init__() ...