# 如何在PyTorch中给神经网络增加属性
## 概述
在PyTorch中，我们可以使用`torch.nn.Module`类来定义神经网络模型。有时候我们想要给神经网络增加一些属性，比如学习率、权重初始化方式等。在这篇文章中，我将向你展示如何给PyTorch的神经网络增加属性。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
```mermaid
classDiagram
c
前言torchvision 模块包含常用的数据集，模型建构，图像变换算法，分别是torchvision.datasets，torchvision.models，torchvision.transforms。本次主要学习torchvision.transforms对数据集进行预处理。torchvision.transforms.Compose()transforms.Compose() 用于整合一系
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2023-08-28 09:35:39
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2.2.1 什么是神经网络人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层，输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表一个神经元，隐藏层和输出层的神经元有输入的数据计算后输出，输入层的神经元只是输入。神
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2023-08-31 18:42:15
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## PyTorch nn Fold: A Guide to Folding Neural Networks with Code Examples
### Introduction
Deep learning models have revolutionized various fields such as computer vision, natural language processin
原创
2023-10-05 16:24:59
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本文参考了：pytorch中的nn.LSTM模块参数详解人人都能看懂的LSTMtorch.nn.LSTM()函数维度详解lstm示意图右侧为LSTM示意图torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout,bidirectional)参数input_size：输入的维度=embedding_sizehid
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2023-06-27 09:43:00
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nn.Linear，nn.Conv
原创
2022-08-13 00:31:17
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PixelShuffle是一种上采样方法
原创
2022-08-14 00:00:46
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# PyTorch中的`nn.BCEWithLogitsLoss()`科普
的实现流程
## 1. 简介
在深度学习中，对于二分类问题，常用的损失函数之一是二元交叉熵损失函数(Binary Cross Entropy Loss)。PyTorch提供了nn.BCELoss()函数用于计算二元交叉熵损失。本文将介绍如何使用PyTorch实现nn.BCELoss()。
## 2. 实现步骤
下面是实现"pytorch nn.BCE
原创
2023-08-15 14:22:22
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神经网络(Nueral Networks) 是由对数据进行操作的一些 层(layer) 或 模块(module) 所组成，而PyTorch 中的每个模块都是 nn.Module 的子类，在调用或自定义时均需继承 nn.Module 类。同时 torch.nn 包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他 模块/层 组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络
pytorch 中使用 nn.RNN 类来搭建基于序列的循环神经网络，其构造函数如下：nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)RNN的结构如下： RNN 可以被看做是同一神经网络的多次赋值
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2023-10-31 10:18:45
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nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter是利用pytorch构建神经网络最重要的三个函数。搞清他们的具体用法是学习pytorch的必经之路。 目录nn.Modulenn.Sequentialtorch.nn.Parameter nn.Modulenn.Module中，自定义层的步骤：1.自定义一个Module的子类，实现两个基本的函数： （1）构造 in
这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。 1、含义解读：讲的很清楚，引用！ Parameter：参数。在做神经网络的训练时，其实就是训练一个模型，这个模型就是去学习一个函数，这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西，比如正确的对物体进行分类。函
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2023-10-19 07:26:04
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本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。 CNN中：batchsize的位置是position 0. RNN中：batchsize的位置是position 1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch.nn.RNN(
计算图和autograd是十分强大的工具，可以定义复杂的操作并自动求导；然而对于大规模的网络，autograd太过于底层。
在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。
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2023-07-13 06:13:31
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前言： 在pytorch卷积层中对卷积核的可视化有些疑问，不知道其中具体的运行过程。考虑到无论是模型还是卷积层，池化层都是继承nn.Module类，本文通过源码了解部分类方法。1、先随便构建一个Net网络class Net(nn.Module):
def __init__(self, num_class=10):
super().__init__()
sel
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2023-10-22 08:35:12
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1.word Embedding的概念理解首先，我们先理解一下什么是Embedding。Word Embedding翻译过来的意思就是词嵌入，通俗来讲就是将文字转换为一串数字。因为数字是计算机更容易识别的一种表达形式。我们词嵌入的过程，就相当于是我们在给计算机制造出一本字典的过程。计算机可以通过这个字典来间接地识别文字。词嵌入向量的意思也可以理解成：词在神经网络中的向量表示。2.Pytorch中的
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2023-09-27 10:02:07
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0. 前言很久没用过Pytorch，忘得差不多了，最近课题需要用，所以整理一下RNN的使用方法。记得去年学这部分一直很迷糊，所以希望这篇博客能对大家有所帮助。1. 简单循环神经网络结构先简单聊聊RNN的结构。最简单的一层RNN网络结构如下图所示，其中，每个箭头都表示一个权值，输入为向量，输出向量为，隐含层向量为，一层指的是有一层隐含层。 循环神经网络结构也可以表示成下面两图： 其实，这些图都是等价
pytorch学习笔记二——nn.Module一、五种模型构造形式nn.Sequential()class自定义类顺序块requires_grad=False混合搭配各种组合块的方法二、参数管理net.state_dict()net.named_parameters()网络嵌套块net.add_modulenn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)nn
一、定义torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数，即加入到parameter()这个迭代器中去；而module中非nn.Parameter()的普通tensor是不在parameter中的。nn.Paramet
