深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用

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torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口. nn构建于autograd之上,可以用来定义和运行神经网络。
nn.Module是nn中十分重要的类,包含网络各层的定义及forward方法

如何定义自己的网络:

需要继承nn.Module类,并实现forward方法。继承nn.Module类之后,在构造函数中要调用Module的构造函数, super(Linear, self).init()
一般把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__()中。
不具有可学习参数的层(如ReLU)可放在构造函数中,也可不放在构造函数中(而在forward中使用nn.functional来代替)。可学习参数放在构造函数中,并且通过nn.Parameter()使参数以parameters(一种tensor,默认是自动求导)的形式存在Module中,并且通过parameters()或者named_parameters()以迭代器的方式返回可学习参数。
只要在nn.Module中定义了forward函数,backward函数就会被自动实现(利用Autograd)。而且一般不是显式的调用forward(layer.forward), 而是layer(input), 会自执行forward().
在forward中可以使用任何Variable支持的函数,毕竟在整个pytorch构建的图中,是Varible在流动。还可以使用if, for, print, log等python语法。
值得注意的是:
Pytorch基于nn.Module构建的模型中,只支持mini-batch的Variable输入方式。比如,只有一张输入图片,也需要变成NxCxHxW的形式。

深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用_第1张图片

神经网络主要的工具在torch.nn里面

 深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用_第2张图片

 深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用_第3张图片

深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用_第4张图片 

 深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用_第5张图片

深度学习(PyTorch)——nn.Module的使用_第6张图片 

 程序如下:

import torch
from torch import nn


class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()

    def forward(self, input):
        output = input+1
        return output


tudui = Tudui()
x = torch.tensor(1.0)
output = tudui(x)
print(output)

参考文献:

https://blog.csdn.net/weixin_42018112/article/details/90084419?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=nn.Module&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-90084419.nonecase&spm=1018.2226.3001.4187

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