DoubleTensor of size 2x10] for i = 1, 10000 do -- Train for a few iterations x = torch.randn(10,3); y = torch.ones(2,10); pred = mlp:forward(x) criterion = nn.MSECriterion() local err = criterion:forward(pred,y) local gradCriterion = criterion:backward(pred,y); mlp:zero...
model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() ) # Example of using Sequential with OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)), ('relu1', nn.ReLU()), ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)), ('relu2...
假设你有一个训练脚本train.py,想要在本地机器的4个GPU上进行分布式训练,可以使用以下命令 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torchrun--nproc_per_node=4train.py 如果是在多节点环境下,比如有两个节点,每个节点有4个GPU,你可能需要在每个节点上分别执行(假设主节点IP为192.168.1.100): 在节...
torch.nn.Module类作为自定义类的基类; nn.Module,包含了所有神经网络层,比如卷积层或者是线性层; torch.nn.Functional包,可以定义在前向传播的时候的运算;比如,卷积、dropout以及激活函数 二、定义NN 我们将使用上述的类和包来定义NN 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.nn.functional as F 接下来,...
loaderstrainloader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True)valloader=torch.utils.data.DataLoader(val_dataset,batch_size=64,shuffle=False)testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=64,shuffle=False)# Define the mini CNN modelclassMiniCNN(nn.Module):def__...
torch.nn包来构建网络; torch.nn.Module类作为自定义类的基类; nn.Module,包含了所有神经网络层,比如卷积层或者是线性层; torch.nn.Functional包,可以定义在前向传播的时候的运算;比如,卷积、dropout以及激活函数 二、定义NN 我们将使用上述的类和包来定义NN ...
import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) ...
Pytorch提供了几个设计得非常棒的模块和类,比如 torch.nn,torch.optim,Dataset 以及 DataLoader,来帮助程序员设计和训练神经网络。 nn是Neural Network的简称,帮助程序员方便执行如下的与神经网络相关的行为: (1)创建神经网络 (2)训练神经网络 (3)保存神经网络 ...
torch.nn.Module类作为⾃定义类的基类；nn.Module，包含了所有神经⽹络层，⽐如卷积层或者是线性层；torch.nn.Functional包，可以定义在前向传播的时候的运算；⽐如，卷积、dropout以及激活函数 ⼆、定义NN 我们将使⽤上述的类和包来定义NN 1import torch 2import torch.nn as nn 3import torch.nn....
在我们开始深入探讨torch.nn之前,我们首先需要理解PyTorch及其神经网络库的基础知识。这一部分的内容将帮助你对PyTorch有一个整体的了解。 1.1为什么选择PyTorch? 动态计算图:PyTorch使用动态计算图(也称为即时执行),这意味着网络的行为可以在运行时更改,这在调试和研究时非常有用。