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...
写一个循环调度,实现模型训练的迭代和进化 数据集的准备和模型定义部分就是前两小节所述内容;而损失函数,简单需求可以依据PyTorch提供的常用损失函数,而更为复杂和个性化的损失函数则继承Module类的方式来加以自定义实现;优化器部分则无太多“花样”可言,一般直接调用内置的优化器即可,例如Adam、SGD等等。 这些操作结合...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.nn.functionalasF# Define a convolution neural networkclassNetwork(nn.Module):def__init__(self):super(Network, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=5, stride=1, padding=1) self.bn1 ...
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(...
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...
classMoE(nn.Module):def__init__(self,trained_experts):super(MoE,self).__init__()self.experts = nn.ModuleList(trained_experts)num_experts = len(trained_experts)# Assuming all experts have the same input dimensioninput_dim = trained_experts[0].lay...
module:Optional['Module'])->Noneself._modules[name]=moduledefget_submodule(self,target:str)->"Module"self._modules[target]#获取子module或所有moduledefchildren(self)->Iterator['Module']defnamed_children(self)->Iterator[Tuple[str,'Module
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...
classPointerModel(nn.Module):def__init__(self):super(PointerModel,self).__init__()self.base_...
1class ValueNet(nn.Module):2 def __init__(self, inplanes, outplanes): 3 super(ValueNet, self).__init__() 4 self.outplanes = outplanes 5 self.conv = nn.Conv2d(inplanes, 1, kernel_size=1) 6 self.bn = nn.BatchNorm2d(1) 7 self.fc1 = nn.Linear(outplanes...