nn.Module 第32页

1.3 nn.Module 神经网络(一)

nn.Module是nn中最重要的类，可以把它看作一个网络的封装，包含网络各层定义以及forward方法、调用forward(input)方法，可返回前向传播结果。

smiling614·2020-08-04 01:04

【Pytorch】nn.Module一些常用的模块

nn.Module一些常用的模块nn.ReflectionPad2d()nn.Conv2d()参考博客nn.ReflectionPad2d()ReflectionPad2d是paddingLayer，padding

而与你及·2020-08-04 01:13

PyTorch实现的AlexNet

github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networksimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionclassAlexNet(nn.Module

mingo_敏·2020-08-04 00:28

pytorch详解nn.Module类，children和modules方法区别

详解nn.Module类，children和modules方法区别pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的，所以此篇文章来了解下这个核心nn.Module类。

豆豆小朋友小笔记·2020-08-03 23:23

pytorch中利用self.module()方法来初始化模型权重

中构建完模型之后都要在另外初始化方法,非常的麻烦,因此直接利用构建模型类中的初始化方法__init__()以及继承的方法self.modules()来初始化模型权重.self.modules()首先来讲一下nn.Module

笨笨的蛋·2020-08-03 22:12

深度学习--第9篇: Pytorch模型创建与nn.Module

Pytorch模型创建与nn.Module1.模型创建步骤1.1构建模型的两要素2.nn.Module属性2.1torch.nn2.2nn.Module3.模型容器Containers3.1nn.Sequential3.2nn.ModuleList3.3nn.ModuleDict3.4容器总结4.AlexNet创建5.VGG16创建6.MobileNetv2创建1.模型创建步骤1.1构建模型的两要

w风的季节·2020-08-03 22:31

pytorch ——模型创建与nn.Module

以上一切都会基于nn.Module进

努力努力努力努力·2020-08-03 22:54

torch.nn.Module源码学习

nn.Module是使用pytorch进行神经网络训练的主要载体，是所有网络的基类。

Stoneplay26·2020-08-03 21:21

pytorch教程之nn.Module类详解——state_dict和parameters两个方法的差异性比较

前言：pytorch的模块Module类有很多的方法，前面的文章中已经介绍了四个常用的方法，这四个方法可以用于获取模块中所定义的对象（即每一个层）他们分别是children()、named_children()、modules()、named_modules()方法，本文介绍另外两个重要的方法，这两个方法会获取到模型中训练的参数（权值矩阵、偏置bias），这两个方法是model.state_dic

LoveMIss-Y·2020-08-03 21:07

pytorch的自定义拓展之（二）——torch.autograd.Function完成自定义层

前言：前面的一篇文章中，已经很详细的说清楚了nn.Module、nn.functional、autograd.Function三者之间的联系和区别，虽然autograd.Function本质上是自定义函数的

LoveMIss-Y·2020-08-03 21:07

pytorch八：nn.Module深入分析

如果想要深入理解nn.Module，研究其原理很有必要。首先来看看nn.Module基类的构造函数：nn.Module??

东城青年·2020-08-03 21:24

pytorch六：nn.Module

autograd实现了自动微系统，然而对于深度学习来说过于底层，本章将介绍nn模块，是构建于autograd之上的神经网络模块。除了nn之外，我们还会介绍神经网络中常用的工具，比如优化器optim、初始化init等。使用autograd可实现深度学习模型，但其抽象程度较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。在这种情况下，torch.nn应运而生，其是专门为深度学习设计的模块。to

东城青年·2020-08-03 21:54

学习笔记|Pytorch使用教程09(模型创建与nn.Module)

网络模型创建步骤nn.Module属性作业一.网络模型创建步骤测试代码：importosimportrandomimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimp

NotFound1911·2020-08-03 21:51

pytorch 共享参数方法

例子1：classConvNet(nn.Module):def__init__(self):super(ConvNet,self).

马管子·2020-08-03 21:00

06.模型创建步骤与nn.Module；模型容器与AlexNet构建

文章目录内容概要网络模型创建步骤nn.Module属性nn.Module总结模型容器（Containers）容器之Sequential容器之ModuleList容器之ModuleLDict容器总结AlexNet

oldmao_2001·2020-08-03 20:26

nn.autogrid.Function 与nn.module的区别

Function与Module的差异与应用场景Function与Module都可以对pytorch进行自定义拓展，使其满足网络的需求，但这两者还是有十分重要的不同：Function一般只定义一个操作，因为其无法保存参数，因此适用于激活函数、pooling等操作；Module是保存了参数，因此适合于定义一层，如线性层，卷积层，也适用于定义一个网络Function需要定义三个方法：__init__,f

mdjxy63·2020-08-03 20:46

第四章-使用nn.Module实现全连接层

importtorchastfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableasVclassLinear(nn.Module):#继承nn.Moduledef

lwycc233·2020-08-03 19:06

pytorch里面nn.Module讲解

nn.Module是在pytorch使用非常广泛的类，搭建网络基本都需要用到这个。当我们搭建自己的网络时，可以继承官方写好的nn.Module模块，为什么要用这个呢？

yolovu·2020-08-03 19:07

两层线性神经网络的多种实现方法(pytorch入门1)

Pytorch实现1.整体框架完全不变，只是改用torch的语法2.利用pytorch的autograd机制3.利用pytorch.nn搭建model4.用torch.optim自动优化，得到梯度最小5.使用nn.module

Muasci·2020-08-03 18:59

pytorch——nn.Module类

而当我们使用一些现有的层，比如说线性层、卷积层的时候，它其实也是继承自nn.Module，只不过这个类因为使用的非常广泛，所以pytorch官方已经写好了当我们自己实现类的话，必须继承自nn.Module

hxxjxw·2020-08-03 17:27

pytorch系列教程(三)-自定义网络模型

前言接下来将要实战自定义模型，本篇博客参考了：pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型步骤在自定义网络模型时，需要继承nn.Module类，并且重新实现__init

我的辉·2020-08-03 17:12

5. nn.Module

nn.functional：函数具体实现，如卷积，池化，激活函数等nn.init：参数初始化方法1.1nn.Module·parameters：存储管理nn.Parameter类（包括权值、偏置等）·modules：存储管理nn.Module

holzli·2020-08-03 17:57

pytorch框架学习（7）——模型创建与nn.Module

文章目录1.网络模型创建步骤2.nn.Module3.模型容器Containers4.AlexNet网络构建1.网络模型创建步骤机器学习模型训练主要分为以下5个步骤，今天主要学习其中的模型部分模型创建步骤模型构建两要素：构建子模块，拼接子模块构建子模块在__init__()函数中实现拼接子模块在forward()函数中实现2.nn.Modulenn.torch是pytorch中神经网络模块，其中包

Aidanmomo·2020-08-03 14:44

pytorch学习六--模型创建步骤与nn.module

模型模块包括两部分：模型创建与权值初始化；模型创建又包括构建网络层（卷积层、池化层、激活函数层等）和拼接网络层（LeNet、AlexNet、ResNet等）；权值初始化有Xavier、Kaiming、均匀分布、正态分布等。LeNet网络结构运算示意图nn.moduletorch.nn.Parameter：张量子类，表示可学习参数，如weight、biastorch.nn.Module：所有网络层基

Rachel_nana·2020-08-03 14:46

pytorh实现全局平均（最大）池化的两种方式

nn.AdaptiveMaxPool1d(1)并设置输出维度是1importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp#第一种方式classGlobalMaxPool1d(nn.Module

Fron Suk·2020-08-03 13:41

大可的PyTorch学习笔记（三）数据预处理与加载

前情提要之前我们根据教程完成了一套完整的CNN模型训练和分类任务，包括nn.Module的用法，梯度的计算和更新等。

CoolCoolCarrot·2020-08-03 12:29

PyTorch之Module

定义网络定义网络时，需要继承nn.Module，并实现它的forward方法，把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__中。

WeiXy+·2020-08-03 11:54

pytorch模型(nn.Module)初始化的影响

pytorch在定义模型的时候，是继承（nn.Module）类，一般是我们在初始化的时候，将不同的模块都定义好，在forward函数中进行调用，有的时候，在初始化的时候，会初始化一些没有用到的模块，而没有删除

农夫山泉2号·2020-08-03 11:46

AlexNet学习笔记(再次进行cifar10数据分类)

根据AlexNet结构搭建网络，代码如下：fromtorchimportnnclassAlexNet(nn.Module

tim_mary·2020-08-03 11:32

09模型创建步骤与nn.Module

模型训练步骤数据模型损失函数优化器迭代训练1.2模型创建步骤1.3模型构建两要素：1.4模型创建示例——LeNetLeNet模型结构图：LeNet计算图：LeNet模型部分代码：classLeNet(nn.Module

G5Lorenzo·2020-08-03 11:05

PyTorch 多输入多输出模型构建

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.distributedasdistimporttorch.utils.dataasdata_utilsclassNet(nn.Module

LP_Cong·2020-08-03 10:27

pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型(转）

前言：pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等，就需要自己来定义一个模型了。本文将详细说明如何让使用Mudule类来自定义一个模型。一、torch.nn.Module类概述个人理解，pytorch不像tensorflow那么底

lishuiwang·2020-08-03 10:41

pytorch学习笔记（6）：模型创建与nn.Module 一定坚持学完啊！！

模型创建，模型容器LenNet:classLeNet(nn.model):def__init__(self,classes):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2=nn.Linear(120,8

YaYan233·2020-08-03 10:01

PyTorch学习之路：Logistic回归

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt#逻辑回归模型classLogisticRegression(nn.Module

浩比浩比·2020-08-03 10:11

【PyTorch学习笔记】20：使用nn.Module类及其周边

关于nn.Module在PyTorch中nn.Module类是用于定义网络中前向结构的父类，当要定义自己的网络结构时就要继承这个类。

LauZyHou·2020-08-03 10:12

pytorch模型加速

nn.Module中的half()方法将模型中的float32转化为floa

wanghua609·2020-08-03 07:32

Pytorch实现FPN及FCOS，附有详细注释！

FPNclassFPN(nn.Module):def__init__(self,block,layers):super(FPN,self).

Jeremy_lf·2020-08-02 16:57

pytorch 网络参数初始化

知识点1、以循环的方式给layer初始化知识点2、nn.Module中.children()与.modules()的区别知识点1（重点）以循环的方式给layer初始化，重点是一下代码，记住forlayerinnet1

JChowCUG·2020-08-02 16:37

Pytorch nn.Module模块详解

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。

Vic_Hao·2020-08-02 14:44

Pytorch 继承nn.Module定义MLP

Pytorch定义网络结构可以对网络中的参数w和b进行手动定义的，也可以直接用nn.Linear定义层的方式来定义，更加方便的方式是直接继承nn.Module来定义自己的网络结构。

洪流之源·2020-08-02 14:55

pytorch 卷积层到全连接层的参数个数

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self)

thinkpad1234567890·2020-08-02 14:30

pytorch继承nn.Module类定义模型

在pytorch中，最常用于定义模型的方法是继承nn.Module类后重载__init__()和forward函数。部分疑问记录：1.为什么重载forward函数后可以直接使用net(x)调用？

Fron Suk·2020-08-02 12:37

【PyTorch学习笔记】一、两个全连接层的感知机实现（损失函数及优化器的使用）

demo1importtorchfromtorchimportnn#全连接类classLinear(nn.Module):def__init__(self,in_dim,out_dim):super(Linear

秦乐乐·2020-08-02 12:47

【PyTorch学习笔记】12：继承nn.Module定义MLP,使用GPU加速

继承nn.Module定义MLP上一节学习写LR多分类的时候，网络中的参数w和b都是自己手动定义的（而且w的shape是[输出,输入]），对深度学习框架来说其实没必要那么麻烦，可以直接用现成的定义层的方式来定义

LauZyHou·2020-08-02 12:56

Pytorch：搭建CNN模型的基本架构

importtorch.nnasnn#搭建CNN模型classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).

宁静致远*·2020-08-01 05:43

pytorch + visdom 应用神经网络、CNN 处理手写字体分类

运行环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython:3.6pytorch：0.3普通神经网络classNueralnetwork(nn.Module):def__init

泛泛之素·2020-08-01 01:45

pytorch创建网络的一种错误（gan网络无法学习的一种可能性）

也是抱着怀疑的试一试的态度，发现问题所在了：我在构建网络的时候，因为网络在向前推进的过程中会出现维度我没考虑到的情况，所以我在forward()这个函数里面加了网络来向前推进，类似下面这种：classGenerate(nn.Module

雅痞匪徒(Nike)·2020-07-30 06:56

关于pytorch中关于nn.module的type问题。

RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.DoubleTensor)andweighttype(torch.cuda.FloatTensor)shouldbethesame.如题所示的错误为input的type时double的而weight的type时float的(weight的type在pytorch中默认为float)，因此遇到这种问题一般有两种解决方案1.将inpu

深度瞎学·2020-07-28 22:47

pytorch的nn.module中input的四个维度含义以及实现各种操作

在使用pytorch的nn.module的时候从使用说明上可以知道其标准输入为[B,C,H,W]，其具体含义是：B-batchsize，例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64