""" 示例 6 """ class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 20, 5), nn.Conv2d(20, 20, 5) ) def forward(self, x): x = self.layer(x) return x Mo
ModelList可以像正常Python列表一样检索,但是它所包含的模块已正确注册,并且对所有模块方法都可见。 参数: modules (iterable, optional)– an iterable of modules to add 例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self)._...
可变序列(序列中的元素可以改变):例如 列表(list)字典(dict) 不可变序列(序列中的元素不能改变):例如 字符串(str)元组(tuple) 4. 列表 列表是Python中的⼀个对象。 列表的作用: 列表中可以保存多个有序的数据; 列表是用来存储对象的对象。 4.1 列表的使用 列表可以通过 [] 创建 list = [] # 创建一个...
torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)) 将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面; torch.nn.Module:构建模型的基类 torch.nn.Sequential:容器,按照构造的顺序执行 model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),...
# Using Sequential to create a small model.model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU())# Using Sequential with OrderedDict. This is functionally the# same as the above codemodel = nn.Sequential(OrderedDict([('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),('...
model=Net()model=nn.DataParallel(model)# 使用多个GPU进行训练加速 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# 多进程训练forepochinrange(10):running_loss=0.0fori,datainenumerate(train_dataloader):inputs,labels=data optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=nn.CrossEntropyLo...
pred = model(data) batch_pred = [torch.zeros_like(label) for _ in range(world_size)] dist.all_gather(batch_pred, pred) pred_list.extend(batch_pred) pred_list = torch.cat(pred_list, 1) # 所有进程pred_list是一致的,保存所有数据模型预测的值 ...
最近复现了一篇论文《Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function》,具体可参考Aistudio项目《超分辨率模型-LIIF,可放大30多倍》,主要是基于论文代码(torch 1.6)转换而来,特此记录,希望能帮大家避坑。 1. 导入包不同 # Torch Code import torch from torch.utils.data import Dataset...
git地址: 一:介绍torch 1.常见的机器学习框架 2.能带来什么 GPU加速 自动求导 importtorchfromtorchimportautograd x= torch.tensor(1.) a= torch.tensor(1., requires_grad=True) b= torch.tensor(2., requires_grad=True) c= torch.tensor(3., requires_grad=True) ...
[]modules_list=list(model.model.modules())fori,minenumerate(modules_list):ifisinstance(m, (Detect,)):ignored_layers.append(m)iterative_steps=1# progressive pruningpruner=tp.pruner.MagnitudePruner(model.model,example_inputs,importance=imp,iterative_steps=iterative_steps,ch_sparsity=0.5,# remove 50...