nn.Sequential

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequential，nn.ModuleLi
遥感小萌新·2024-09-10 16:32

常用torch.nn

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential
mm_exploration·2024-09-08 09:41

Pytorch构建网络模型结构都有哪些方式

目录前言1.使用nn.Module基类2.使用nn.Sequential容器3.使用nn.ModuleList4.使用nn.ModuleDict5.混合使用nn.Module和原生Python代码6.表格总结前言
松小白song·2024-08-26 16:57

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

这里写目录标题1.我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d
小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

__init__()#矩阵的维度（dimensions）self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8
不会写代码！！·2024-01-31 07:38

PyTorch中self.layers的作用

在PyTorch中，当需要处理多个神经网络层时，通常使用nn.ModuleList或nn.Sequential。
风筝超冷·2024-01-26 09:07

【陈工笔记】SNN（Spiking Neural Network）的理解

1、LIFNode在网络架构中的简单应用例子#定义并初始化网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(28*28,14*14,bias=False),#这里不加
我看到你啦滴·2024-01-25 22:03

完整的模型训练套路（一、二、三）

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),
Cupid_BB·2024-01-12 13:52

模型参数访问

某一层的参数net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size=(2,4))print(n
Kevin_D98·2024-01-10 07:59

模型容器与AlexNet构建

一、模型容器——Containersnn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层Sequential容器nn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层
-恰饭第一名-·2024-01-10 00:01

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

之前在构建神经网络时，我们一般是采用这种方式，就像这样：classNetwork1(nn.Module):def__init__(self):super(Network1,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6
霜溪·2024-01-08 06:13

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层
小白学习记录·2023-12-31 18:19

【PyTorch】代码学习

文章目录直接定义nn.Sequential(),然后append(),最后直接net(),少写很多forward，适合直连式网络直接定义nn.Sequential(),然后append(),最后直接net
联系丝信·2023-12-22 07:32

28. 深度学习进阶 - LSTM

全连接的模型得很仔细的去改变它的结构，然后再给它加很多东西，效果才能变好：self.linear_with_tanh=nn.Sequential(nn.
茶桁·2023-12-21 09:50

pytorch中nn.Sequential详解

1nn.Sequential概述1.1nn.Sequential介绍nn.Sequential是一个序列容器，用于搭建神经网络的模块被按照被传入构造器的顺序添加到容器中。
智慧医疗探索者·2023-12-20 01:24

Pytorch中的层和块(nn.Module和nn.Sequential的用法)

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn
奉系坤阀·2023-12-18 08:35

【手撕算法系列】简单神经网络

__init__()self.conv=nn.Sequential([nn.Conv2d(1,10,kernel_size=3,
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:09

2020-02-27 nn.sequential与nn.module

nn.Sequential和nn.Module是PyTorch中用于构建模型的两个模块。
亻令仃忝鉂·2023-12-16 22:20

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

类继承nn.Sequential和继承nn.Module都可以用于构建神经网络模型，但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

【踩坑记录】pytorch 自定义嵌套网络时部分网络输出不变的问题

__init__()self.embeddings=nn.Sequential(nn.Linear(10,10))defforward(self,x):emb=self.embeddings(x)returnembclassFC
D-A-X·2023-12-15 20:49

nn.Sequential

nn.Sequential是PyTorch中用于创建神经网络模型的类。它允许您将多个神经网络层（例如卷积层、池化层、激活函数等）按顺序组合在一起。
湫兮之风·2023-12-05 13:39

Transformer的一点理解，附一个简单例子理解attention中的QKV

self.backbone=nn.Sequential(*list(resnet50(pretrained=True).children())[:-2])经过一次卷积加上
河北一帆·2023-12-03 16:22

网络代码理解

__init__()self.CA=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_spectral,1,kernel_size=1,stride=1),nn.LeakyReLU(),nn.Conv2
油豆皮·2023-11-24 00:13

【机器学习】035_多层感知机Part.3_简洁实现多层感知机

的区域平铺为一维向量#Linear()函数定义一个全连接神经网络层（密集层），将784个输入转换为256个隐藏单元#ReLU()函数表示对第一个隐藏层的输出调用ReLU激活函数#再定义第二个全连接神经网络层net=nn.Sequential
Cyan.__·2023-11-22 02:38

Pytorch完整模型训练套路

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3
wmsjHW·2023-11-21 13:30

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)net=nn.Sequential
Narnat·2023-11-20 14:47

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络

为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU
追光少年羽·2023-11-10 08:26

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络 torch.nn.Sequential与torch.nn.Module区别与选择

为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU
计算机视觉-杨帆·2023-11-10 08:56

在网络中添加SE通道注意力模块

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(channel,cha
河海CV小菜鸡·2023-11-03 00:07

pytorch复现2_AlexNet

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(
王佳Gre·2023-10-30 17:35

PyTorch模型的保存与加载

保存和加载模型的方法1.1仅保存和加载模型参数保存模型参数这种方法只是保存模型的参数，因此加载模型时，应提前将模型准备好，然后载入模型参数importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential
Code_LiShi·2023-10-25 17:51

从基础到卷积神经网络（第12天）

PyTorch神经网络基础1.1模型构造1.块和层首先，回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential
你不困我困·2023-10-14 17:01

nn.Sequential、nn.Linear、nn.ReLU()函数

nn.Sequential是PyTorch中的一个容器模块，用于按照顺序组合多个神经网络层（如线性层、激活函数、池化层等）。这个容器允许你将各种层按照指定的顺序串联在一起，构建一个神经网络模型。
萝北村的枫子·2023-10-11 11:32

深度学习基础知识 nn.Sequential ｜ nn.ModuleList ｜ nn.ModuleDict

深度学习基础知识nn.Sequential｜nn.ModuleList｜nn.ModuleDict1、nn.Sequential、nn.ModuleList、nn.ModuleDict类都继承自Module
郭庆汝·2023-10-09 16:02

深度学习04 -模型管理

访问模型参数importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),nn.ReLU()
HDU_Ang·2023-10-07 02:53

不同层设置不同学习率

fromcollectionsimportOrderedDictimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimnet=nn.Sequential(OrderedDict
Enzo 想砸电脑·2023-09-22 07:03

6-1 pytorch中构建模型的3种方法

2，使用nn.Sequential按层顺序构建模型。
hxh207·2023-09-19 02:38

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化

net=nn.Sequential(nn.LazyLinear(256),nn.ReLU(),nn.LazyLinear(10))net[0].weightc:\Softw
AncilunKiang·2023-09-17 09:43

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size
AncilunKiang·2023-09-16 07:56

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256
AncilunKiang·2023-09-13 06:14

Pytorch使用 nn.ModuleList() 和nn.Sequential()编写神经网络模型

转载：https://blog.csdn.net/qq_38863413/article/details/104118055
爱叫啥叫啥去·2023-09-08 19:44

矩阵分析-深度学习

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,pad
vcoy·2023-09-04 06:09

用深度强化学习来玩Flappy Bird

__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(4,32,kernel_size=8,stride=4)
timberman666·2023-09-01 10:59

总结记录PyTorch构建神经网络模型的三种主流方式：nn.Sequential按层顺序构建模型、继承nn.Module基类构建自定义模型、继承nn.Module基类构建模型并辅助应用模型容器来封装

PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，广泛用于深度学习任务。它由Facebook的人工智能研究团队于2016年开发并发布。以下是对PyTorch的详细介绍：1.动态计算图(DynamicComputationalGraph)：PyTorch采用了动态计算图的方式来构建模型。与静态计算图的框架（如TensorFlow）相比，动态计算图允许你在运行时使用Python控制流语句（如if，
Together_CZ·2023-08-27 09:13

PyTorch三种主流模型构建方式：nn.Sequential、nn.Module子类、nn.Module容器开发实践，以真实烟雾识别场景数据为例

Keras和PyTorch是两个常用的深度学习框架，它们都提供了用于构建和训练神经网络的高级API。Keras:Keras是一个高级神经网络API，可以在多个底层深度学习框架上运行，如TensorFlow和CNTK。以下是Keras的特点和优点：优点：简单易用：Keras具有简洁的API设计，易于上手和使用，适合快速原型设计和实验。灵活性：Keras提供了高级API和模块化的架构，可以灵活地构建各
Together_CZ·2023-08-27 09:13

李沐pytorch学习-经典CNN的原理及代码实现

图1.LeNet结构1.2代码实现代码实现如下：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d
三年级王垄翔·2023-08-21 21:31

【李沐第三章】3.6、softmax回归的简单实现

因此，#我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))definit_weights
守望↪星空·2023-08-21 05:51

PyTorch学习笔记（十五）——完整的模型训练套路

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.C
小乖路路通·2023-08-21 02:02

生成式AI系列 —— DCGAN生成手写数字

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(z_dim,
卖报的大地主·2023-08-20 23:13
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