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PyTorch之模型定义

模型定义方法

我们通常采用：Sequential，ModuleList和ModuleDict

对比分析如下：

Sequential适用于快速验证结果，因为已经明确了要用哪些层。

ModuleList和ModuleDict在某个完全相同的层需要重复出现多次时，非常方便实现，可以”一行顶多行“，但计算结果是需在类中添加forward_。

当我们需要之前层的信息的时候，比如 ResNets 中的残差计算，当前层的结果需要和之前层中的结果进行融合，一般使用 ModuleList/ModuleDict 比较方便。

搭建复杂网络

此处利用U-Net搭建复杂网络：

PyTorch之模型定义_第1张图片

更加具体的Tips如下所示：

PyTorch之模型定义_第2张图片

 PyTorch之模型定义_第3张图片

 

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