class Test(nn.Module): def __init__(self): super(Test, self).__init__() self.layer = [nn.Linear(64, 64) for _ in range(5)] for i, layer in self.layer: self.add_module(f"layer_{i}", layer) def forward(self, x): x = self.layer(x) return x ...
register_parameter、register_buffer和add_module分别往_parameters、_buffers和_modules中写入数据; _parameters中存储的是nn.Parameter对象, _buffers中存储的是torch.Tensor对象, _modules中存储的是nn.Module对象。 self._parameters和self._buffers分别存储模型中已经注册的parameter参数和buffer参数。self._modules则存储...
add_module方法的封装,用于将新的name:module键值对加入module中。 add_module(name, module) 将子模块添加到当前模块。example: importtorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()# 下面是两种等价方式self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.add_module("conv2",nn...
这是因为这个参数是在Module类中实现的,即使我们自己写模块的时候声明了这个变量,在调用父类的__init__()时,这个变量还是会被初始化为True。 Top---Bottom 2.2.1 add_model 参数说明: name: 添加的子模块名字 module: 一个nn.Module子类模块 将子模块添加到当前...
net1.add_module('activation_layer', nn.ReLU())print("net1:")print(net1)#net1:#Sequential(#(conv): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))#(batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)#(activation_layer): ReLU()#)...
深度复制 module,包括其参数的当前状态. 用例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 -- make an mlp mlp1=nn.Sequential(); mlp1:add(nn.Linear(100,10)); -- make a copy that shares the weights and biases mlp2=mlp1:clone('weight','bias'); -- we change the bias of ...
The input contains only the positional arguments given to the module. Keyword arguments won't be passed to the hooks and only to the ``forward``. The hook can modify the input. User can either return a tuple or a single modified value in the hook. We will wrap the value into a tuple...
torch.nn.Module是神经网络的基石，每个继承自它的类都代表了一个网络组件，无论是单个层还是整个网络。每个模块都拥有以下两个关键方法：__init__: 构造函数，用于初始化参数和层。forward: 定义数据的前向流动，是必须实现的方法。此外，torch.nn.Module还提供了一些用于管理模块的工具方法：add_module: 动态添加...
我们没有向这里的训练集添加负链接(设置add_negative_train_samples=False)，因为会在上面的train_link_predictor的训练循环中添加它们。训练过程中的这种随机化应该会使模型更健壮。下图总结了如何对编码器和解码器执行边缘分割(每个阶段使用彩色边缘)。我们现在可以用下面的代码来训练和评估模型。model = Net(dataset....
(l__self___fc1,) {}call_module l__self___fc2 L__self___fc2 (x,) {}call_function x_1 <built-in method relu of type object at 0x792eaaa81760> (l__self___fc2,) {}call_module x_2 L__self___fc3 (x_1...