模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name:某层次的名字;module:需要添加的子模块,如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中。 可以通过 name 属性来访问添加的子模块。 输出后每一层的名字:不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…),而是按照name属性命名!! import...
原文链接:神经网络工具箱 torch.nn之Module、ModuleList和Sequential PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。根据类的功能分类,常用的有如下部分:Containers:容器类,如 tor…
模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name:某层次的名字;module:需要添加的子模块,如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中。 可以通过 name 属性来访问添加的子模块。 输出后每一层的名字:不是采用默认的命名方式(按序号 0,1,2,3…),而是按照name属性命名!! import...
代码中__init__函数通过for循环和add_module函数将传入的参数(子模块)放入_modules中。从Sequential的__init__函数来看,利用Sequential来构建网络时,只接受以下两种形式: # Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() ) # ...
pytorch官网对torch.nn.Sequential的描述如下。 使用方式: # 写法一 net = nn.Sequential( nn.Linear(num_inputs, 1) # 此处还可以传入其他层 ) # 写法二 net = nn.Sequential() net.add_module('linear', nn.Linear(num_inputs, 1)) # net.add_module ... # 写法...
合理分层：即使使用 Sequential，也应确保模型的层次分明，便于理解和修改。模型扩展：对于复杂模型，可以考虑将 Sequential 与自定义 nn.Module 结合使用，以保持代码的清晰性和灵活性。总结 torch.nn.Sequential 是一个强大且便捷的工具，特别适合构建简单的神经网络模型。尽管它有一定的局限性，但在特定场景下，...
step10.根据step5中的思路,可通过net.modules[5].module.modules[1]来得到3*3卷基层具体情况: View Code 注意:此处有一个module和一个modules,具体不太明白。 step11.可通过net.modules[5].module.modules[1].modules进一步查看该层的情况: 1 nn.SpatialConvolution(64 -> 96, 1x1) ...
nn.Sequential 模块在模型中仅包含前馈网络时，可以快速搭建模型，无需在 forward() 函数中手动前向传播每一层。使用 nn.Sequential 可简化模型构建过程。对比 nn.Module 和 nn.Sequential 的使用，发现 nn.Sequential 自动按序号命名模块，而 nn.ModuleList 则不需要此功能。在实现 nn.ModuleList 时，若...
nn.Sequential问题EN您指出您的Blocknn.Module具有reverse选项。但是nn.Sequential不是，所以conv1_network...
share(mlp,s1,s2,…,sn) 修改 module s1,...,sns1, ...,sn 的参数,使其与给定 module mlp 具有相同名字的层共享相同参数. 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 second mlp mlp2=nn....