但是nn.ModuleList并不是Module(的子类),因此它没有forward等方法,通常会被放到某个Module里。 先看示例 3,只用list来定义网络中的层。 """ 示例 3 """ import torch import torch.nn as nn class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.combine = [] ...
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)._...
append(module)[source] Appends a given module to the end of the list. 参数: module(nn.Module) – 要附加的模块 extend(modules)[source] 将Python可迭代器中的模块追加到列表的末尾。 参数: modules(iterable) – 要追加的模块的可迭代 insert(index,module)[source] 在列表中给定索引之前插入给定模块。
class MyModule(nn.Module):def __init__(self):super(MyModule, self).__init__()self.params = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.randn(10, 10)) for i in range(10)])def forward(self, x):# ParameterList can act as an iterable, or be indexed using intsfor i, p in enumerate(se...
self.choices = nn.ModuleDict({ 'conv':nn.Conv2d(10,10,3), 'pool':nn.MaxPool2d(3)}) x = self.choices‘conv’ 1. 卷积/转置卷积 torch.nn.Conv1d( ** 一维卷积, L代表序列长度 (初始化类) in_channels,*输入的通道数C_in out_channels,*输出的通道数C_out ...
module_list=nn.ModuleList([nn.Linear(30,10),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(1,1,3)])print(module_list)#输出ModuleList((0):Linear(in_features=30,out_features=10,bias=True)(1):MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2,padding=0,dilation=1,ceil_mode=False)(2):Conv2d(1,1,kernel_size=(3,3)...
save("Module_0.pt") script 模式 script 模式不仅支持 if-else 等控制流,还支持非 Tensor 操作,如 List、Tuple、Map 等容器操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class Module_1(torch.nn.Module): def __init__(self, N, M): super(Module_1, self).__init__() self....
x =self.convs(x)returnxpassclassResnet_Block(modules.Module):def__init__(self,ch,num_block =1):super(Resnet_Block,self).__init__()self.module_list = modules.ModuleList()for_inrange(num_block): resblock = nn.Sequential( ConvBnLeaky(ch,ch //2,1), ...
已知torch在昇腾上不支持DP,只支持DDP。 我的主程序如下: wd.py #-*- coding: UTF-8 -*- import torch_npu import torchvision_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu from fun_a import FUNA from fun_b import FUNB def run(): thread_num = 10 detect_thread_list = [] funa_...
(gm: torch.fx.GraphModule, example_inputs: List[torch.Tensor]):print("my_compiler() called with FX graph:")gm.graph.print_tabular()returngm.forward# return a python callable@torchdynamo.optimize(my_compiler)deftrain_and_evaluate(mo...