nn.Sequential

区分 nn.ModuleList() 和 nn.Sequential()

nn.ModuleList()nn.ModuleList，它是一个储存不同module，并自动将每个module的parameters添加到网络之中的容器。你可以把任意nn.Module的子类(比如nn.Conv2d,nn.Linear之类的)加到这个list里面，方法和Python自带的list一样，无非是extend，append等操作。但不同于一般的list，加入到nn.ModuleList
m0_46483236·2022-12-27 08:45

nn.ModuleList()与nn.Sequential()

建议同时参考其他博客Pytorch系列1:torch.nn.Sequential()讲解_xddwz的博客-CSDN博客_torch.nn.sequentialPytorch使用nn.ModuleList()和nn.Sequential
msdhy·2022-12-27 08:15

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

目录层和块：nn.Sequential参数管理卷积填充和步幅：调整数据的维度多输入多输出通道池化Lenet层和块：nn.Sequentialimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet
SiiriS·2022-12-27 06:28

关于pytorch官网教程中的What is torch.nn really?（三）

文章目录SwitchtoCNN`nn.Sequential`Wrapping`DataLoader`UsingyourGPUClosingthoughts原文在这里。
MYTCHITOS·2022-12-27 06:49

（原）torch中显示nn.Sequential()网络的详细情况

step1.网络定义如下：require"dpnn"localnet=nn.Sequential()net:add(nn.SpatialConvolution(3,64,7,7,2,2,3,3))net
weixin_33860737·2022-12-24 21:42

Pytorch Swish()激活函数

__init__()self.main=nn.Sequential(nn.Linear(2,20),Swish(),nn.Linear(20,20),Swish(),nn.Linear(
赛马丸子·2022-12-24 12:15

nn.GRU的batch_first

https://www.assemblyai.com/blog/end-to-end-speech-recognition-pytorch/他这里的多层GRU写法如下：self.birnn_layers=nn.Sequential
weixin_44701954·2022-12-23 08:00

vit源码中to_patch_embedding理解

self.to_patch_embedding=nn.Sequential(Rearrange('bc(hp1)(wp2)->b(hw)(p1p2c)',p1=patch_height,p2=patch_width
liiiiiiiiiiiiike·2022-12-22 18:18

【动手学习pytorch笔记】11.AlexNet分类fashion_mnist

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。
我已经吃饱了·2022-12-22 11:42

基于Pytorch的CIFAR10数据集训练与识别

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv
yrhzmu·2022-12-22 09:48

加密流量分类torch实践1：1D-CNN模型训练与测试

__init__()self.layer_1=nn.Sequential(#输入784*1nn.Conv2d(
烟玉蓝田·2022-12-22 01:04

pytorch中nn.Sequential

#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU()
lmx001206·2022-12-20 14:08

Pytorch保存和加载模型的两种方式

也提供了两种保存模型的方式，这两种方式都是通过调用pickle序列化方法实现的：1、只保存模型参数2、保存完整模型下面我们依次对这两种方式进行实现，以以下多层感知机模型为例：defcreate_net():net=nn.Sequential
烟雨风渡·2022-12-18 20:55

如何使用tensorboard解读网络模型

更新日志：2022.09.161更一、简单的实例-普通的nn.Sequential可视化importmathimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchsummaryimportsummaryfromtorc
两只蜡笔的小新·2022-12-17 13:07

pytorch06

__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(#x
非畅6 1·2022-12-15 14:46

pytorch_神经网络模型搭建系列（4）：自定义损失函数

目录1、自定义损失函数1.1nn.Module和nn.Functional的区别与联系1.1.1二者的相似之处1.1.2二者的差别之处1.1.2.1调用方式1.1.2.2与nn.Sequential的结合运用
xgxg1314·2022-12-13 09:04

Pytorch 中怎么计算网络的参数量

__init__()self.layers=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_c
程序员大飞1·2022-12-13 07:18

Pytorch查看模型参数并计算模型参数量与可训练参数量

__init__()self.feature_extraction=nn.Sequential(nn.Conv
Childhood_Sweetheart·2022-12-13 07:44

pytorch 笔记：torchsummary、计算模型参数量

__init__()self.conv1=nn.Sequential
UQI-LIUWJ·2022-12-11 21:21

【学习笔记】Paramater.size()

例子：deftest_parameter():importtorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))weight
那我来问你·2022-12-11 19:21

PyTorch使用技巧3：简单理解nn.Sequential()、super().__init__()、__call__、model.train()、model.eval()和前后传播

目录1、nn.Sequential()2、super().
源代码杀手·2022-12-10 03:56

pytorch导出onnx简单易懂（固定输入尺寸以及动态输入尺寸）

__init__()self.ClassifierLayer=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=4,kernel_size=3,stride
木辛叔叔·2022-12-09 15:12

repvgg

importtorch.nnasnnimportnumpyasnpimporttorchdefconv_bn(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,groups=1):result=nn.Sequential
AI视觉网奇·2022-12-08 06:38

神经网络基础知识——网络整理（一）alexnet

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=11,stride=4,p
lzworld·2022-12-08 02:16

TypeError: torch.FloatTensor is not a Module subclass

__init__()self.module=nn.Sequential(nn.Conv2d(),nn.BatchNo
小宋宋的秋秋·2022-12-08 00:50

ResNet18实现——MNIST手写数字识别(突破0.995)

1.改进要点：1.利用nn.Sequential（）自定义块结构，增加可读性和方便修改、复用。2.增加nn.BatchNorm2d()加快收敛。3.改用nn.Flatten()进行特征图展平。
专注认真努力·2022-12-07 21:45

pytorch学习笔记03-nn.Module-卷积-池化-激活函数

Content：1.构建模型2.torch.nn(1)nn.Parameter(2)nn.Module(3)nn.functional(4)nn.init3.Containers(1)nn.Sequential
marvel2018·2022-12-07 12:18

Torch.nn模块学习-池化

本次项目中使用的操作:nn.Sequential介
big_matster·2022-12-07 12:12

LeNet +课后练习 + 快问快答

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#数据集是单通道28*28的nn.Conv2d(1,6,kernel_size
小白抗小枪·2022-12-07 09:26

增大感受野

self.stage1=nn.Sequential(conv_bn(3,64,2,leaky=0.1),#3conv_dw(64,96,1),#7conv_dw(96,96,2),#11conv_dw(
AI视觉网奇·2022-12-06 19:26

pytorch小记：nn.ModuleList和nn.Sequential的用法以及区别

在构建网络的时候，pytorch有一些基础概念很重要，比如nn.Module，nn.ModuleList，nn.Sequential，这些类我们称为为容器（containers），可参考containers
慕思侣·2022-12-06 15:00

完整的模型训练套路

__init__()self.model=nn.Sequential(#in_channels,
瞬间记忆·2022-12-06 12:46

人工智能导论---神经网络

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),nn
太裳·2022-12-06 11:59

PyTorch的模型定义

sequential搭建网络模型，因为已经明确了要用哪些层，直接写书写下来即可，不需要写初始化__init__和前向传播forward；importtorchimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential
橙子@橙子·2022-12-06 08:13

transformer

__init__()self.projecction=nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel,emb_size,kernel_size=patch
CCRJ·2022-12-05 22:49

【torch.nn.Sequential】序列容器的介绍和使用

文章目录torch.nn.Sequential简单介绍构建实例参数列表字典基本操作参考torch.nn.Sequential简单介绍nn.Sequential是一个有序的容器，该类将按照传入构造器的顺序
zyw2002·2022-12-05 20:33

PyTorch——对长度不统一的表格类型数据的一维卷积处理提取特征

__init__()self.conv=nn.Sequential(#(32,1,12)=>(32,32,10),batch-size保持不
Anthony_CH·2022-12-05 00:19

pytorch基础学习（5）

最常见的是nn.Sequential容器，它以若若干继承了nn.Module类的对象为参数进行构造，将它们按传入顺序组合起来，在forward时会按这个顺序依次调用，当然要保证前一模块的输出能适合于下一模块的输入才行
Wsyoneself·2022-12-04 07:14

pytorch 日常操作

importtorchvisionimporttorch.nnasnnseq=torchvision.models.resnet18(pretrained=True)#取出现有模型的layer，seq=nn.Sequential
老油条666·2022-12-03 22:52

pytorch学习笔记：nn.Module类方法中部分方法详解

__init__()self.features=nn.Sequential(nn
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:15

查看pytorch网络每一层的计算结果

我输入的尺寸为（C,T,H,W）.importtorch.nnasnnfromtorchsummaryimportsummarydecoder=nn.Sequential(n
weixin_44323744·2022-12-03 01:29

pytorch笔记

当你测试时候，记得在测试文件里的网络和图片都变成.cuda(),或者都.cpu()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(
清风拂杨柳#·2022-12-02 02:19

PyTorch 中的 nn.ModuleList 和 nn.Sequential区别（入门笔记）

ModuleList和Sequential:区别和使用场景-知乎(zhihu.com)nn.ModuleList作用：搭建基础网络的时候，存储不同module即神经网络中的Linear、conv2d、Relu层等，与nn.Sequential
s.w.d·2022-11-30 03:30

Pytorch --- return nn.Sequential(*layers)

例如有如下代码：defmake_features(cfg:list):layers=[]in_channels=3forvincfg:ifv=="M":layers+=[nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)]else:conv2d=nn.Conv2d(in_channels,v,kernel_size=3,padding=1)layers+=[conv2d,nn
real小熊猫·2022-11-30 03:29

python中的*和**参数：nn.Sequential(*layers)

单星号参数函数中的单星号参数代表此处接受任意多个非关键字参数，这些参数将以数组形式保存，例如：deffoo(a,*b):printbfoo(1,2,3,4,5)执行结果为：(2,3,4,5)多星号参数函数中的多星号参数代表此处接受任意多个关键字参数，这些参数以字典形式保存，例如：deffoo(a,**b):printbfoo(a=1,b=2,c=3,d=4,e=5)执行结果为：{'c':3,'b'
三世·2022-11-30 03:28

Pytorch *号传参用法 -- nn.Sequential(*layers)

nn.Sequential一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。
高祥xiang·2022-11-30 03:28

PyTorch中的nn.ModuleList和nn.Sequential

nn.Sequentialnn.Sequential里面的所构造的模块是要按照顺序进行排列的，必须确保前一个模块的输出大小和下一个模块的输入大小是一致的。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassnet_seq(nn.Module):def__init__(self):super(net2,self).__init_
呦呵嘿呀·2022-11-30 03:27

Pytorch学习 -----nn.Sequential(*layers)

文章目录前言一、*变量二、nn.Sequential(*layers)1.源码2.分析总结前言学习Pytorch代码时，遇到了nn.Sequential(*layers)，其中layers为list类型一
沐雪年·2022-11-30 03:56

Python代码注解 笔记1

然后每次都以不同的顺序返回；train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_set,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=0)2、看到nn.Sequential
Arbicoral·2022-11-29 19:39

PyTorch模型定义和训练技巧

模型定义方式nn.Sequential()两种方式，直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential
fof920·2022-11-29 09:11
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