nn.Module 第32页

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

深度瞎学·2020-07-28 22:47

Pytorch学习记录-使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战03

一个nn.Module包括了层和一个forwa

我的昵称违规了·2020-07-28 13:13

kaggle入门（1）：手写字符识别0.99575（top12%-2020/7/2）

给的训练集：42000张图，用于提交的测试图28000张；2）递进提交记录第一次：0.98682(top50%)网络：原生Lenet5数据：随机分配0.1比例的验证集，无数据增广classLenet(nn.Module

长大了的暗·2020-07-28 05:48

PyTorch Tutorials 3 Neural Networks

一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如：它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。

aliexie2869·2020-07-27 18:07

pytorch实现VGG16网络

importtorchimporttorch.nnasnnclassVGG16(nn.Module):def__init__(self,nums):super(VGG16,self).

嘻哈过路人·2020-07-27 17:00

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·2020-07-27 17:59

nn.Module类详解

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

jk英菲尼迪·2020-07-22 17:12

GAN 入门（PyTorch1.0版）

Generator从随机数组中产生图片，利用全连接产生有序数组，可以转换为图片以下是代码classGenerator(nn.Module):def__init__(self):super(Generator

fine_0007·2020-07-15 22:21

pytorch中Module模块中named_parameters函数

函数named_parameters()，返回各层中参数名称和数据classMLP(nn.Module):def__init__(self):super(MLP,self).

小白827·2020-07-14 17:26

实例化了一个对象后直接把这个对象当作一个函数调用直接调用forward() 解决一个问题

最近正在看PyTorch，在PyTorch里看到了一种写法感觉很酷，但有点疑惑，遂来请教，感谢各位大佬答疑在创建PyTorch的模型时会定义一个class，这里是我抄来的代码：classEncoder(nn.Module

南方五宿放眼观_犹如潇湘黛未施·2020-07-14 15:01

pytorch实现神经网络常见model（LeNet，GoogLeNet，AlexNet，VggNet）

神经网络常见model的实现lenet输入大小为32x32classLenetNet(nn.Module):def__init__(self):super(LenetNet,self).

朴素.无恙·2020-07-13 19:31

利用pytorch搭建lenet网络，并利用mnist数据集进行训练测试

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsclassLeNet(nn.Module

苏苏shuai·2020-07-13 10:56

PyTorch模型转换为TorchScript格式

要想将训练好模型迁移到手机上使用，需要将模型转化为TorchScript，它是PyTorch模型（子类nn.Module）的中间表示，可以在高性能环境（例如C++）中运行。

WellTung_666·2020-07-13 01:40

Pytorch入门学习（三）：Neural Networks

autograd包有了一个基本的认识,现在来学习一下实现神经网络的包torch.nn.torch.nn是用来构建神经网络的.nn包内部通过调用autograd包来实现神经网络模块的定义及梯度的计算等等.nn.Module

与阳光共进早餐·2020-07-12 21:49

PyTorch官方教程 - Getting Started - 60分钟快速入门 - 神经网络

NEURALNETWORKS每个nn.Module需包含网络结构和forward(input)方法。

K5niper·2020-07-12 19:42

使用pytorch神经网络时报错TypeError: init() takes 1 positional argument but 2 were given的可能原因和分析

神经网络构建的开头部分：classAutoEncoder(nn.Module):def__init__(self):super(AutoEncoder,self).

York1996·2020-07-12 18:36

pytorch 构建神经网络逻辑

形如这种ClassNet(nn.Module):def__init__(self):super().

xkx_07_10·2020-07-12 17:10

图注意力网络GAT

fromdgl.nn.pytorchimportGATConvimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassGATLayer(nn.Module

amorfatilily·2020-07-12 11:02

pytorch实现attention机制，并可视化

模型classSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,hidden_dim):super().

uhauha2929·2020-07-12 04:38

pytorch中加入注意力机制（CBAM），以ResNet为例

第一步：找到ResNet源代码在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制通道注意力机制classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_planes

Hinton-wu·2020-07-11 18:27

self-attention代码

最近看论文涉及到了self-attention，随即去网上找了一下程序，留着后边用classSelf_Attn(nn.Module):"""SelfattentionLayer"""def__init_

若比达法则·2020-07-11 18:13

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