nn.Module基类的构造函数：def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forw...
原创
2021-08-12 22:33:32
266阅读
1.torch.nn.Module概要pytorch官网对torch.nn.Module的描述如下。torch.nn.Module是所有的神经网络模块的基类，且所有的神经网络模块都可以包含其他的子神经网络模块，这些子神经网络模块可以作为类的属性赋值。2.torch.nn.Module.parameterspytorch官网对torch.nn.Module.parameters的描述如下：...
原创
2021-08-26 11:40:48
715阅读
Returns an iterator over all modules in the network.(返回网络中所有模块的迭代器。)YieldsModule – a module in the network>>> l = nn.Linear(2, 2)>>> net = nn.Sequential(l, l)>>> fo...
原创
2021-08-12 22:31:49
148阅读
named_parameters(prefix='', recurse=True)[source]返回模块参数上的迭代器，生成参数的名称和参数本身。参数： prefix (str) – 在所有参数名称前加上前缀。 recurse (bool) – 如果为真，则生成此模块和所有子模块的参数。否则，只生成此模块的直接成员的参数。 生产量：(string, Parameter) – 包含名称和参数的元组例：>>> for name, param in s
原创
2021-08-12 22:30:31
610阅读
torch.nn.modules.module.py
转载
2021-04-25 20:34:00
1060阅读
本文简单介绍 torch.nn.Module.register_forward_hook钩子函数的使用，简单写了一个卷积的网络
原创
2023-06-15 11:14:25
128阅读
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
本文简单介绍 torch.nn.Module.register_forward_pre_hook钩子函数的使用，简单写了一个卷积的网络，在net.conv1.register_forward_pre_hook注册钩子函数，则会有module与输入input数据，重点说明module是关于模型结构se
原创
2023-06-15 11:13:55
217阅读
torch.nn.NLLLoss()class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')计算公式：loss(input, class) = -input[class]公式理解：input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463]，target = [1]，那么 loss = -0.2110。个人理解：感觉像是把 target 转
原创
2021-06-18 14:50:53
2433阅读
torch.nn.Linear torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它实现了一个全连接层，即输入和输出之间的每个神经元都连接到彼此。它的构造函数接受两个参数：输入特征的数量和输出特征的数量。例如，如果你想要将一个长度为100的输入向量映射到一个长度为10的输出向量，可以使用以下代码创建一个线性层：import torch
import torch.nn as n
原创
2023-07-25 10:41:52
274阅读
torch.nn.NLLLoss()class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')计算公式：loss(input, class) = -input[class]公式理解：input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463
原创
2022-02-28 10:33:06
3013阅读
本文将介绍：torch.nn包定义一个简单的nn架构定义优化器、损失函数梯度的反向传播将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包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、d
转载
2023-06-05 16:30:59
181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
class torch.nn.Sequential(*args)[source]顺序容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到它。或者，也可以传入模块的有序字典。例：# Example of using Sequentialmodel = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() )# E
原创
2021-08-12 22:31:17
215阅读
torch.nn.utils(nn/utils/)1、先看一下utils目录下的文件torch.nn.utils(nn/utils/)包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py这里面是一些nn的工具，比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列2、init.pyfrom . i...
原创
2021-08-12 22:31:50
469阅读
1.Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=No ...
转载
2021-10-03 18:31:00
290阅读
2评论
torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, process_group=None)[source]Applies Batch Normalization over a N-Dimensional input (a mini-batch o...
原创
2021-08-12 22:31:47
970阅读
目录
Convolution functions
conv1d
conv2d
conv3d
conv_transpose1d
conv_transpose2d
conv_transpose3d
unfold
fold
Pooling functions
avg_pool1d
avg_pool2d
avg_pool3d
max_pool1d
max_pool2d
max_pool3d
max_unp
转载
2021-08-12 22:33:59
1997阅读
目录torch.nnParametersContainersModuleSequentialModuleListModuleDictParameterListParameterDictConvolution layersConv1dConv2dConv3dConvTranspose1dConvTranspose2dConvTransp...
原创
2021-08-12 22:34:47
642阅读
ng机器学习视频笔记（一）——线性回归、代价函数、梯度下降基础（转载请附上本文链接——linhxx） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一个结果只由一个变量影响），纵轴是结果。
