89、嵌套函数（内部函数）嵌套函数:在函数内部定义的函数！#测试嵌套函数（内部函数）的定义
def outer():
print('outer running')
def inner():
print('inner running')
inner()
outer()
'''
outer running
inner running
'''般在什么情况下使
转载
2024-02-27 09:06:29
28阅读
# 如何实现 PyTorch 的 ModuleList 长度
在深度学习的实践中，PyTorch 是一个流行的深度学习框架，而 `ModuleList` 则是它的一个重要特性。`ModuleList` 允许你存储多个子模块并便于进行管理。理解并有效使用 `ModuleList` 的长度是进行模型构建的重要一步。本文旨在帮助刚刚入行的开发者掌握这一技能。以下为实现的流程和详细步骤。
## 流程概
# PyTorch的ModuleList用法详解
在深度学习中，模型的结构常常是由多个层构成的。在PyTorch中，`ModuleList`是一个非常有用的数据结构，可以用来存储一系列的子模块（例如层）。它的主要优点在于，可以对这些子模块进行迭代和动态的管理。本篇文章将通过一个具体的例子，深入探讨如何使用`ModuleList`来构建一个多层感知器（MLP），并展示其在模型构建中的优势。
##
基本数据类型torch.FloatTensor, torch.ByteTensor, torch.IntTensora = torch.randn(2, 3) # 随机生成2行3列的tensor, randn代表满足N(0,1)正态分布
a.type() # 'torch.FloatTensor'
isinstance(a, torch.FloatTensor) # True 参数类型检
转载
2023-10-14 16:37:06
76阅读
# PyTorch ModuleList 添加平均池化
## 简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要用于深度学习任务。它提供了丰富的工具和函数，以便开发者能够快速构建和训练神经网络模型。在深度学习中，平均池化是一种常用的操作，可以用于减少图像尺寸、提取重要特征等。本文将介绍如何在PyTorch的ModuleList中添加平均池化操作。
## 流程
下面是整个流程的表格形式
原创
2023-11-01 03:22:38
31阅读
PyTorch 中有一些基础概念在构建网络的时候很重要，比如 nn.Module, nn.ModuleList, nn.Sequential，这些类我们称之为容器 (containers)，因为我们可以添加模块 (module) 到它们之中。这些容器之间很容易混淆，本文中我们主要学习一下 nn.Mo ...
转载
2021-09-01 15:09:00
154阅读
2评论
# PyTorch nn.ModuleList 使用方法
## 引言
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多强大的工具和库来帮助开发者构建和训练神经网络模型。其中之一就是`nn.ModuleList`，它是一个用于容纳多个子模块的类。在本文中，我们将介绍如何使用`nn.ModuleList`来管理和操作子模块。
## nn.ModuleList 简介
`nn.ModuleList
原创
2023-08-30 04:11:06
654阅读
一、梯度1.1 什么是梯度？梯度不同于导数(标量)，梯度为矢量，既有大小又有方向 梯度的长度：反映了函数的趋势 梯度的方向：反映了增长的方向 如图所示，箭头表明了梯度的长度和方向1.2 怎么求梯度？在高中我们学过导数，对于大家应该能很轻松能算出函数的导数。上了大学后我们学到了偏微分。于是通过偏微分所组成的向量，我们便获得了梯度。如图所示 注：此图为马鞍面，很难找到全局最小值点 举个例子：如图所示的
如果在构造函数__init__中用到list、tuple、dict等对象时，一定要思考是否应该用ModuleList或ParameterList代替。如果你想设计一个神经网络的层数作为输入传递。class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self).__init__() ...
原创
2021-08-13 09:34:55
305阅读
我们可以将我们需要的层放入到一个集合中，然后将这个集合作为参数传入nn.ModuleList中，但是这个子类并不可以直接使用，因
原创
2023-01-17 02:21:08
1129阅读
nn.ModuleList可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面，方法和 Python 自带的 list 一样，无非是 extend，append 等操作。但不同于一般的 list，加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会注册到整个网络上的，同时 module 的 parameters 也会
转载
2023-08-16 21:54:38
135阅读
目录一、官方文档CLASS torch.nn.ModuleList(modules=None)二、nn.Sequential与nn.ModuleList简介1、nn.Sequential2、nn.ModuleList三、nn.Sequential与nn.ModuleList的区别不同点1：不同点2：不同点3：不同点4：一、官方文档首先看官方文档的解释...
原创
2021-08-13 09:35:10
535阅读
pytorch技巧 六： ModuleList和Sequential在pytorch搭建模型的过程中经常会碰到 ModuleList和Sequential模块，谨以此文记录自己对这两个模块的理解，本人才疏学浅，希望各位不吝赐教。1. 简介nn.Sequential:介绍这个模块前，我们要知道一个重要观点，就是在pytorch中，核心是Module类。而Sequential就是继承自Module类。
转载
2024-04-10 13:53:03
66阅读
# 如何实现python modulelist导入参数
## 概述
在Python中，我们经常会使用模块（module）来组织代码，以便重用和维护。有时候我们需要从一个模块导入一组参数，这就是python modulelist导入参数的实现方法。在本文中，我将向你介绍如何实现这一功能，帮助你更好地理解Python模块的使用。
## 实现步骤
下面是实现python modulelist导入参数
原创
2024-02-26 07:11:48
45阅读
class torch.nn.ModuleList(modules=None)[source]在列表中保持子模块。ModelList可以像正常Python列表一样检索，但是它所包含的模块已正确注册，并且对所有模块方法都可见。参数：modules (iterable, optional) – an iterable of modules to add例：class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyMo
原创
2021-08-12 22:30:29
668阅读
对于cnn前馈神经网络如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。其中Sequential是一个特殊的module，它包含几个子Module，前向传播时会将输入一层接一层的传递下去。ModuleList也是一个特殊的module， ...
转载
2021-10-21 21:21:00
205阅读
2评论
# PyTorch中的嵌套网络模型
在深度学习领域，神经网络是一种被广泛应用的模型。而在PyTorch中，我们可以很容易地构建和训练各种复杂的神经网络模型。有时候，我们需要在一个神经网络模型中嵌套另一个神经网络模型，以构建更加复杂和强大的模型结构。本文将介绍如何在PyTorch中实现嵌套网络模型，并给出相应的代码示例。
## 嵌套网络模型的实现
在PyTorch中，我们可以通过定义一个神经网
原创
2024-03-15 06:04:58
580阅读
对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，
转载
2022-01-25 10:04:19
1248阅读
对于CNN前馈神经网络，如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。
Sequential
1 、模型建立方式
(1)nn.Sequential()对象.add_module(层名，层class的实例）
net1 = nn.Sequential()
net1.add_module('conv', nn.Conv2d(3, 3,
转载
2021-06-18 15:07:58
429阅读
nn.Sequentialnn.Sequential里面的模块按照顺序进行排列的，所以必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入
转载
2022-06-27 16:55:00
156阅读
