class torch.nn.parameter.Parameter[source]作为一种模型参数的张量。参数是张量的子类，在与模块s一起使用时具有一个非常特殊的特性——当它们被指定为模块属性时，它们会自动添加到参数列表中，并且会出现，例如在parameters()迭代器中。分配一个张量就没有这样的效果。这是因为人们可能想要在模型中缓存一些临时状态，比如RNN的最后一个隐藏状态。如果没有像Parameter的类，这些临时变量也要注册。参数： data (Tensor) – 参数张量
原创
2021-08-13 09:42:06
281阅读
class LayerNorm(nn.Module): #层归一化 "Construct a layernorm module (See citation for details)." def __init__(self, features, eps=1e-6): super(LayerNorm,
转载
2021-01-27 16:49:00
384阅读
2评论
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
转载
2024-06-20 12:46:29
26阅读
import
原创
2022-02-19 14:04:06
369阅读
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
转载
2023-11-26 19:26:27
74阅读
import torchclass net(torch.nn.Module):def init(self):super(net,self).init()self.p_1=torch.nn.L
原创
2021-04-22 20:21:28
972阅读
在类中我们定义了一个线性层，输入维度是10，输出维度是3，对于nn.Linear
原创
2023-01-17 10:55:47
1814阅读
torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。模块化。# 引入torch.nn并指定别名,一般别名命名为nn
import torch.nn as nnPyTorch中已经为我们准备好了现成的网络模型，只要继承nn.Module，并实现它的forward方法，PyTorch会根据autograd，自动实现backward函数，在forward函数中可使用任何tensor支持的函数，还可以使用i
转载
2024-02-02 08:31:29
96阅读
nn.Parameter和F.linear class TextRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size = 768, hidden_size = 164, output_size = 768, n_layers = 1, dropout = 0.1
转载
2021-05-06 16:02:00
4929阅读
2评论
[Pytorch系列-30]：神经网络基础 - torch.nn库五大基本功能：nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia
原创
2021-10-08 16:18:44
3223阅读
点赞
torch.nn 参数Parameter与Module容器 作者：elfin 参考资料来源：torch.nn torch.nn是构建计算图的基础模块，model.train()、model.val()分别为模型的训练、评估模式。 一、Parameter nn.parameter.Parameter(
原创
2022-05-13 21:29:39
3038阅读
1.torch.nn.parameter概要pytorch官网对torch.nn.parameter的描述如下。torch.nn.parameter是一个被用作神经网络模块参数的tensor。这是一种tensor的子类。parameters是张量的子类，当与模块s一起使用时，它们有一个非常特殊的属性——当它们被重新分配为模块属性时，它们会自动地添加到它的参数列表中，并且会出现在Parame...
原创
2021-08-26 11:40:43
895阅读
<a target=blank href=http://wpa.qq.com/msgrd?V=1&Uin=你的QQ号&Site=你的网址&Menu=yes><img border="0" SRC=http://wpa.qq.com/pa?p=1:你的QQ号:13 alt="点击这里给我发消息"></a>
转载
2009-04-17 13:03:16
490阅读
mnist
原创
2024-05-30 22:32:35
49阅读
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
转载
2023-08-31 18:42:15
72阅读
本文主要通过samba以及aria2实现将树莓派编程一个简单自带下载功能的家庭nas服务器安装samba实现文件共享一.准备硬盘（此处针对ntfs格式的硬盘，其他硬盘格式或者可以格式化的请直接跳过）树莓派默认挂载ntfs格式硬盘只有只读权限，所以需要安装一些工具实现读写功能安装软件#更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
#安装所需软件包
sudo
转载
2024-10-20 15:44:37
23阅读
# 如何在Android中实现神经网络（NN）
在现代应用程序开发中，集成人工智能和深度学习的能力是一个不断增长的趋势，神经网络（NN）是这方面的核心。对于初学者来说，实现一个简单的神经网络应用可能会让人感到困惑，因此本文将详细介绍如何在Android中构建和实现一个基本的神经网络模型。从整体流程到具体代码，我们将一步步进行讲解。
## 整体流程
首先，让我们看一下完成这一任务的流程。我们会
nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
原创
2023-07-29 18:56:06
398阅读
1.nn模块是神经网络模块 2.父类module，子类Sequential, Parallel和Concat 3.Linear：做线性变换 4.criterion 这个模块包含了各式各样的训练时的损失函数 5. torch中optim的sgd，全称Stochastic gradient descen
转载
2016-12-23 11:57:00
212阅读
2评论
https://cloud.tencent.com/developer/article/1741626 https://cloud.tencent.com/developer/article/1660961 BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss Cro ...
转载
2021-10-30 22:03:00
422阅读
2评论
