1:nn.Module的介绍 2.nn.module的好处 （2.1）embed current layers现成的神经网络计算的模块 （2.2）提供了Sequential容器 [注]在forward时，不需要多个forward只需要使用self.net(x)即可实现整个网络的forward。 （2 ...
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2021-08-05 18:46:00
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nn.Module() https://zhuanlan.zhihu.com/p/340453841 nn.Module() nn.Module是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法。 pytorch 里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的。 简单的说 t ...
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2021-09-27 09:39:00
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目录文章目录目录前言一、构造一个极简网络二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、构造一个极简网络import torchimport torch.nn as nnfrom collections.abc import Iterable, Iteratorclass Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() def forward(self,x):
原创
2021-09-08 16:01:43
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# PyTorch nn.Module样例实现流程
本文将介绍如何使用PyTorch的nn.Module实现一个简单的神经网络模型。首先，我们来看一下整个实现流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[定义模型类] --> B[初始化函数]
B --> C[前向传播函数]
C --> D[创建模型对象]
D --> E[定义损失函数和优化器
原创
2023-09-08 03:46:23
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文章目录1.两个基本结构1.1 Parameter(参数)1.2 Containers(容器)1.2.1 Module(模型）核心功能查看模块类型转换设置功能注册功能1.2.2 Sequential(序列)1.2.3 ModuleList模型列表1.2.4 ParameterList参数列表2.常用的网络层之前我们介autograd, 但对于比较大的复杂网络来说，autograd 会显得有点太底...
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2021-06-18 14:11:37
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型创建与nn.Module创建网络模型通常有2个要素：构建子模块拼接子模块class LeNet(nn.Module):
# 子模块创建
def __init__(sel
原创
精选
2023-07-11 09:33:48
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文章目录1.两个基本结构1.1 Parameter(参数)1.2 Containers(容器)1.2.1 Module(模型）核心功能查看模块类型转换设置功能注册功能1.2.2 Sequential(序列)1.2.3 ModuleList模型列表1.2.4 ParameterList参数列表2.常用的网络层之前我们介autograd, 但对于比较大的复杂网络来说，autograd 会显得有点太底...
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2022-02-28 10:38:24
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本次解读主要介绍 PyTorch 中的神经网络模块，即 torch.nn，其中主要介绍 nn.Module，其他模块的细节可以通过 PyTorch 的 API 文档进行查阅，一些较重要的模块如 DataParallel 和 BN/SyncBN 等，都有独立的文章进行介绍。
0 设计
nn.Module 其实是 PyTorch 体系下所有神经网络模块的基类，此处顺带梳理了一下 torch.nn 中的
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2021-06-23 16:46:06
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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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在阅读书籍时，遇到了一些不太理解，或者介绍的不太详细的点。从代码角度学习理解Pytorch学习框架03： 神经网络模块nn.Module的了解。Pytorch 03: nn.Module模块了解
原创
2021-08-10 15:06:56
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在阅读书籍时，遇到了一些不太理解，或者介绍的不太详细的点
原创
2022-04-18 17:51:56
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pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的。 我们在定义自已的网络的时候，需要继承nn.Module类，并重新实现构造函数__init__构造函数和forward这两个方法。但有一些注意技巧： 一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__in ...
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2021-10-04 21:41:00
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pytorch【nn.Module】中forward的理解
原创
2023-05-18 17:11:14
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pytorch——nn.Module 构建深度学习模型的话，用autograd太抽象、底层、代码量大实现麻烦，提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module，写自己的nn/nn的某层 一、Module基本知识介绍1、在实现自己的某层的时候基础了nn.Module,在构造函数中要调用Module的构造函数s
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2023-10-27 11:12:21
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例如Conv2d、Linear等，最好使用nn.Module，因为继承了nn.Module能够自动提取可学习参数，也可以使用nn.functional来实现，但是这样
原创
2023-01-17 02:21:12
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Module源码介绍本篇是nn.Module源码系列文章介绍第二篇，建议读者在阅读第一篇之后，在来阅读本篇。当然，也可以直接阅读本文，因为提供了大量的实例。第一篇地址文章目录Module源码介绍前置知识：Module中train/eval模块状态切换实战：随意进行train/eval状态切换实战：冻结网络中所有BN层nn.Module中指定梯度和梯度清0函数实战：冻结BN层梯度参数总结前置知识：Module中train/eval模块状态切换 在上篇文章中，介绍了nn.Module是如何完成
原创
2021-09-08 16:01:40
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文章目录一、nn.Module1.1 nn.Module的调用1.2 线性回归的实现二、损失函数三、优化器3.1.1 SGD优化器3.1.2 Adagrad优化器3.2 分层学习率3.3 学习率调度器torch.optim.lr_scheduler四 、数据加载torch.utils.data4.2 两种数据集类型4.3 数据加载顺序和 Sampler4.4 批处理和collate_fn五、模型
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2023-07-19 20:11:41
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pytorch在定义模型的时候，是继承（nn.Module）类，一般是我们在初始化的时候，将不同的模块都定义好，在forward函数中进行调用，有的时候，在初始化的时候，会初始化一些没有用到的模块，而没有删除，或者在forward函数中没有用到，这样会影响网络的收敛速度。举个例子第一种：没有将self.attention和self.decoder删掉，forward中也没有使用这样收敛速度会变...
原创
2021-09-07 10:18:09
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在PyTroch框架中，如果要自定义一个Net(网络，或者model，在本文中，model和Net拥有同样的意思)，通常需要继承自nn.Module然后实现自己的layer。比如，在下面的示例中，gemfield（tiande亦有贡献）使用Pytorch实现了一个Net（可以看到其父类为nn.Module)：import torch
import torch.nn as nn
import tor
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2024-06-13 07:11:23
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前言断断续续写了好久，本篇是最后一篇。太肝了，写这东西。文章目录前言一、创建一个简单网络并训练保存二、State_dict()源码解读三、加载模型四、实战：保存/加载（模型+优化器+epoch）五、网络相同但命名方式不同的加载解析六、网络不同的权重加载解析附录、其他常用的代码片段参考文献一、创建一个简单网络并训练保存import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd i
原创
2021-09-08 16:01:39
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