nn.Module 第28页

《 60分钟快速入门学习pytorch笔记三》神经网络

nn.Module包括layers（神经网络层）,以及前向传播函数forward(input)，其返回结果output.例如我们来看一下手写字体识别的案例。这是一个简单的前馈神经网络。

Jeans Lin·2020-09-14 16:24

Pytorch学习教程（三）---------神经网络

一个nn.Module包括你定义的网络层和一个forward(input)方法，这个方法返回output。我们看下这个数字图片分类的网络的例子：它是一个简单的前馈网络。

步步星愿·2020-09-14 15:09

Pytorch获取中间层信息-hook函数

hook函数包括tensor的hook和nn.Module的hook，用法相似。hook函数在使用后应及时删除，以避免每次都运行钩子增加运行负载。

winycg·2020-09-14 01:54

解决：Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight

：classNet(nn.Module):def__init__(self,model):super(Net,self).__init__()self.l1=nn

柯西一施瓦兹不等式·2020-09-13 06:27

Pytorch模型中同时定义多个可训练的单变量

定义多个可训练的尺度权重系数importtorchfromtorchimportnnclassScale(nn.Module):def__init__(self,init_value=1.0):super

学习CV的菜鸟·2020-09-13 05:59

pytorch多GPU训练方式 Multi GPU

1、首先定义模型importtorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):passdefforward(self,x):pass2、利用DataParallel

Tsingzao·2020-09-13 04:08

基于平衡因子的聚焦损失函数(Focal loss function)的python(torch)类实现

二、基于平衡因子的聚焦损失函数的python(torch)类实现classFocalLoss(nn.Module):def__init__(self,gamma=4.5,alpha=0.05):super

不想用真名了·2020-09-12 21:09

【PyTorch】torch.nn.Module 源码分析

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__in

David-Chow·2020-09-12 19:10

pytorch中parameter和Module类总结

二、nn.Module是一个python容器。是所有神经网络模块的基类。Module可以包含

Fron Suk·2020-09-12 18:17

pytorch中的nn.module类常见成员函数

文章目录一、cpu(self)二、cuda(self,device=None)三、apply(self,fn)四、type(self,dst_type)五、float(self)、double(self)、half(self)、bfloat16(self)六、to(self,*args,**kwargs)七、state_dict(self,destination=None,prefix='',ke

hjxu2016·2020-09-12 18:40

PyTorch---(EGNet开小灶)(1)---nn.Module, nn.Sequential, nn.Conv2d

nn.Module是nn中十分重要的类,包含网络各层的定义及forward方法。定义自已的网络：需要继承nn.Module类，并实现forward方法。

显著性检测-Archerzjc，·2020-09-10 22:31

pytorch学习笔记：模型创建及权重初始化

1、模型创建1.1、构建网络层（子模块）1.2、拼接网络层（子模块）1.3、nn.Module首先进行了8个有序字典的初始化，用来管理各个参数及网络设置一个module可以包含多个子module一个module

小杰.·2020-09-10 20:36

WMSE

classWeighted_mse_mae(nn.Module):def__init__(self,mse_weight=1.0,mae_weight=1.0,NORMAL_LOSS_GLOBAL_SCALE

嗨皮lemon·2020-09-10 20:29

pytorch学习笔记十五：查看模型的层(子模块)的几种方式

首先我们先搭建一个模型：importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(self

万能的小黑Alex·2020-09-10 10:18

手动实现yolov3-tiny模型结构

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorchsummaryimportsummaryimporttorch.nn.functionalasFclassconvBatchReluBlock(nn.Module

朱小丰·2020-09-04 16:43

[PyTorch 学习笔记] 3.1 模型创建步骤与 nn.Module

网络模型的内容如下，包括模型创建和权值初始化，这些内容都在nn.Module中有实现。网络模型的创建步骤创建模型有2个要素：构建子模块和拼接子模块。如LeNet里包含

张贤同学·2020-08-28 19:52

FCOS+ASFF

Inc.anditsaffiliates.AllRightsReserved.importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassASFF(nn.Module

sunlanchang·2020-08-26 14:50

谈谈我在PyTorch踩过的12坑

对于nn.Module:model = mode

欢迎关注公众号：【码农突围】·2020-08-26 11:08

deeplabv3+及pytorch实现

deeplab系列DeepLabV3+基本原理及Pytorch版注解以下参考：【语义分割系列】deeplabv3相关知识点以及pytorch实现（ASSP模块）classASPP(nn.Module):

chenf0·2020-08-25 10:07

pytorch super 的用法

库中的torch.nn.Module模块，声明继承Model类时有提示可以按照这样方式书写classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

genous110·2020-08-24 14:30

LeNet-5中Params与MAC计算

先给出LeNet-5网络的代码实现（基于PyTorch）classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).

喝咖啡的金Jario·2020-08-23 11:33

Pytorch 载入和保存模型（无格式整理，先记下）

定义网络结构classDenseNet(nn.Module):r"""Densenet-BCmodelclass,basedon`"DenselyConnectedConvolutionalNetworks

fwei·2020-08-23 07:48

深度学习之PyTorch物体检测实战(4）

2020WIN10.Allrightsreserved.importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassBasicConv2d(nn.Module

东东就是我·2020-08-22 17:41

深度学习之PyTorch物体检测实战(2)

神经网络工具torch.nnfromtorchimportoptimimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF#三层感知机classMLP(nn.Module

东东就是我·2020-08-22 17:10

pytorch中attention的两种实现方式

classAttnDecoderRNN(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,output_size,dropout_p=0.1,max_length=MAX_LENGTH

wi162yyxq·2020-08-22 15:22

简单的LSTM神经网络

importnumpyasnpimportscipy.ioasscioimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.autogradimportVariableclasssimpleLSTM(nn.Module

主攻·2020-08-22 14:58

史上最全MNIST系列（六）——RNN与LSTM在MNIST上的Pytorch实现

、代码实现2.1nets.py2.2Train.py2.3测试与损失展示一、理论二、代码实现代码目录2.1nets.pyimporttorch.nnasnnimporttorchclassMyNet(nn.Module

wa1tzy·2020-08-22 14:26

pytorch实现LSTM+Attention文本分类

classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,num_hiddens,num_layers):super

明日何其多_·2020-08-22 13:23

基于pytorch的CNN文本分类

的部分数据集，一个四分类model.py```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCNN_Text(nn.Module

qq_44630529·2020-08-22 13:44

Module.named_parameters()、Module.named_children()与Module.named_modules()的区别

在代码里面输出一下子：importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):super().

Oshrin·2020-08-22 13:14

利用PyTorch实现VGG16

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassVGG16(nn.Module):def__init__(self):super

Oshrin·2020-08-22 13:14

Error(s) in loading state_dict for DataParallel

关于PyTorch模型保存与导入的一些注意点：1.没有使用并行计算：importtorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):super().

Oshrin·2020-08-22 13:13

XXX takes 0 positional arguments but 1 was given

#使用nn.module和nn.parameter来完成训练循环#代替上面的torch.nn.functionalfromtorchimportnnclassMnist_Logistic(nn.Module

不小竞·2020-08-22 13:46

pytorch构建深度学习算法网络的方式（简单）

pytorch中所有的网络都是实现为类，子类要调用nn.Module并实现__init__和forward方法。

皮卡丘吃桃子·2020-08-22 13:36

pytorch中的nn.Module和nn.functional模块

一、nn.Module类通过继承nn.Module转换成为类的实现形式，并直接封装在nn模块下，其中包含了常见的卷积层、池化层、以及损失函数等，下面将会介绍该模块下的一些函数，通常我们会importtorch.nnasnn

qq_33160678·2020-08-22 13:31

pytorch:size mimatch,m1:[71687],m2:[250884096]

目标：迁移vgg16，固定卷积池化层以及前两层全连接层，在分类层的最后一层前面再加两层全连接层原来的代码：classCNN(nn.Module):def__init__(self,model):super

杰酱·2020-08-22 12:02

pointer network 的pytorch实现

classGetSpanStartEnd(nn.Module):#supportsMLPattentionandGRUforpointernetworkupdatingdef__init__(self,

guotong1988·2020-08-22 12:35

一个self attention的pytorch实现

classSelfAttention(nn.Module):"""scoreseachelementofthesequencewithalinearlayerandusesthenormalizedscorestocomputeacontextoverthesequence

guotong1988·2020-08-22 12:34

Pytorch框架，ResNet50，猫狗分类

network.py#神经网络importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableclassconvolutional_block(nn.Module

danielr1106·2020-08-22 12:59

pytorch学习之注意力机制

的区别在于score函数的选择，两种常用的注意层Dot-productAttention和MultilayerPerceptronAttention点积注意力classDotProductAttention(nn.Module

哆来咪发呀·2020-08-22 12:16

pytorch出现RuntimeError: size mismatch, m1: [2560 x 5], m2: [12800 x 4096] at /pytorch/aten/src/TH/gen

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassVGG(nn.Module):def__init__(self):super(

zouxiaolv·2020-08-22 11:17

pytorch源码解读——RNN/LSTM篇

文章的字母中：b:batch_sizet:time_stepn:num_featureh:hidden_size假设输入数据维度input=(b,t,n)所设计的LSTM模型如下：classMYLSTM(nn.Module

MaloFleur·2020-08-22 11:33

pytorch RuntimeError: size mismatch, m1: [64 x 784], m2: [784 x 10] at

fromtorchimportnnclassMnist_Logistic(nn.Module):def__init__(self):super().

不小竞·2020-08-22 11:12

pytorch在不同的层使用不同的学习率

有时候我们希望某些层的学习率与整个网络有些差别，这里我简单介绍一下在pytorch里如何设置：首先我们定义一个网络：classnet(nn.Module):def__init__(self):super

Lavi_qq_2910138025·2020-08-21 19:32

c++调用pytorch训练出来的模型

且opencv此函数只能读取序列化nn.Module对象，例如：nn.Sequentialnn.Parallelnn.Concatnn.Linearnn.SpatialConvolutionnn.spatialMax

YHbackkon·2020-08-21 01:14

人脸检测 Retinaface - Backbone部分（MobileNet v1）

人脸检测Retinaface-Backbone部分（MobileNetv1）flyfishMobileNetv1的原理部分MobileNetv1的原始代码classMobileNetv1(nn.Module

flyfish1986·2020-08-20 23:06

Pytorch：torch.nn.ModuleList()、torch.nn.Sequential()

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(

宁静致远*·2020-08-20 02:47

Mnist手写数字自编码+分类实验

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisionclassAutoEncodeNet(nn.Module

dyingstraw·2020-08-20 00:47

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NEURALNETWORKS神经网络神经网络是使用torch.nn包构造的.nn使用autograd定义模型和对模型做微分.一个nn.module对象包含layers,一个返

Full_Speed_Turbo·2020-08-19 19:45

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一个nn.Module包含层，和一种方法forward(input)，它返回output。样例convnet是一个简单的前馈网络。它接受输入，一个接一个地通过几个

HimeAnole·2020-08-19 19:24

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