nn.functional

静态方法和抽象方法的应用和理解

问题：理解代码的时候遇到一个类下边有这样的静态and抽象方法：@staticmethod@abstractmethoddefget_loss()->nn.functional:"""返回用于当前数据集的损失函数

阿罗的小小仓库·2024-01-03 09:00

nn.functional 和 nn.Module

其中nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。例如：(激活函数)*F.relu

caigou.·2023-12-17 05:52

nn.functional与nn.Module的区别，自定义层步骤（创建model步骤）

nn.functional与nn.Module的区别：Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。

不当菜鸡的程序媛·2023-11-26 22:29

4-3 nn.functional和nn.Module

一，nn.functional和nn.Module前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。

hxh207·2023-09-17 23:43

学习pytorch8 土堆说卷积操作

土堆说卷积操作官网debugtorch版本只有nn没有nn.functional代码执行结果B站小土堆视频学习笔记官网https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#convolution-layers

陌上阳光·2023-09-01 09:27

PyTorch常用函数(8)

torch.nn.inittorch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity,param=None)：返回给定非线性函数的推荐增益值参数（1）nonlinearity：非线性函数(nn.functional

求则得之，舍则失之·2023-08-20 13:57

PyTorch 中nn 与 nn.functional 的区别

pytorch中nn与nn.functional有很多相同的函数，这里整理别人的回答说明下：https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790nn

DRACO于·2023-08-06 07:35

与nn.functional 的区别

nn.中和nn.functional中有很多名字相似功能一致的东西，那同样一个东西为什么要留两个使用方式呢？区别又是什么？

Petersburg·2023-08-06 07:34

pytorch中 torch.nn的介绍

中自带的一个函数库，里面包含了神经网络中使用的一些常用函数，如具有可学习参数的nn.Conv2d(),nn.Linear()和不具有可学习的参数(如ReLU，pool，DropOut等)(后面这几个是在nn.functional

向前向前向前！·2023-08-01 04:33

PyToch 深度学习 || 3. 卷积神经网络 | 3.1 深度学习中的卷积操作

深度学习中的卷积操作文章目录深度学习中的卷积操作1.卷积2.一维卷积2.1使用nn.functional库中conv1d2.2使用nn库中的Conv1d3.二维卷积3.1nn.functional.conv2d3.2nn.Conv2d1

Mr_LeeCZ·2023-07-27 16:55

pytorch：nn与nn.functional的区别

1.两者的调用方式不同调用nn.xxx时要先在里面传入超参数，然后再将数据以函数调用的方式输进nn.xxx里，例如：inputs=torch.rand(64,3,244,244)conv=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)out=conv(inputs)而nn.functional.xxx则要同时输入数据

jscdw·2023-07-24 19:39

nn.Module与nn.functional

大部分nn中的层class都有nn.function对应，其区别是：nn.Module实现的layer是由classLayer(nn.Module)定义的特殊类，会自动提取可学习参数nn.Parameternn.functional中的函数更像是纯函数，由deffunction(input)定义。由于两者性能差异不大，所以具体使用取决于个人喜好。对于激活函数和池化层，由于没有可学习参数，一般使用n

one-over·2023-03-29 20:24

【中级】用nn.Module，nn.Sequential，nn.Functional 构建网络

之前写了一遍文章上文链接简单介绍用nn.Sequential来构造神经网络的方法，本文进一步介绍更灵活的方法来构造神经网络。Pytorch中，模型的参数用nn.Parameter来表达，但是要手动去管理这些参数不容易，所以我们构建模型一般使用nn.Module，管理参数也是使用nn.Module和它的子类。nn.Parameter具有require_grad=True的属性nn.Parameter

WeissSama·2023-01-29 19:21

【初级】用nn.Module， nn.Sequential构造深度学习网络

1：一般把conv，dense等函数放到init函数里面，而nn.Functional一般用来连接一些不需要训练参数的层比如relu，bn等等2：forward方法是必须要重写的，它是实现模型的功能，实现各个层之间的连接关系的核心

WeissSama·2023-01-29 19:19

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。

꧁ 东风 ꧂·2023-01-24 11:48

Pytorch——Build PyTorch CNN - Object Oriented Neural Networks

BuildPyTorchCNN-ObjectOrientedNeuralNetworksBuildingneuralnetworkswithPyTorchPyTorch’storch.nnpackagePyTorch's*nn.Module*classPyTorch*nn.Modules*havea*forward()*methodPyTorch’s*nn.functional

TonyHsuM·2023-01-12 11:49

PyTorch中的cross_entropy损失 (交叉熵)解析

在PyTorch中有torch.nn.functional.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()区别可以参考nn与nn.functional有什么区别1

小萨1332·2023-01-06 15:05

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常用组件和模型搭建

nn.functional中的函数，更像是纯函数，由deffunction()定义，只是进行简单的数学运算而已。即funct

米饭�·2022-12-10 10:37

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

Chapter3 Pytorch神经网络工具箱

目录1、神经网络核心组件2、`nn`模块中的`Module`和`functional`2.1、`nn.Module`2.2、`nn.functional`2.3、`Sequential()`使用介绍2.4

CityD·2022-12-01 18:55

[pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn....

1.torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856nn和nn.functional

weixin_30797027·2022-11-29 09:38

PyTorch中 torch.nn与torch.nn.functional的区别

nn.functional中的是函数，由deff

代码的路·2022-11-24 16:40

Pytorch中的数学函数

torch.nn.functional.log_softmax(x,dim=None)nn：torch.nn.LogSoftmax(dim=None)（对于神经网络nn，上式是定义，在feed的时候读入的参数和nn.functional

黄小二哥·2022-11-21 02:59

Pytorch 中nn.Moudle 与 nn.functional 的区别

一、命名区别1.nn.Moudle中命名一般为:nn.Xxx(第一个X为大写)例如：nn.Linear，nn.Conv2d，nn.CrossEntropyLoss等2.nn.functional中命名一般为:nn.funtional.xxx例如：nn.funicational.linear，nn.funicational.conv2d，nn.funicational.cross_entropy等二

谁说朽木不可雕也·2022-11-20 23:38

Pytorch中torch.nn和torch.nn.functional的区别及实例详解

文章目录0.两者的区别1.创建CNN实例2.dropout的不同3.nn.functional.x的优势reference:0.两者的区别Pytorch中，nn与nn.functional有哪些区别？

Pluto534·2022-10-04 07:58

torch.nn和torch.nn.functional的区别

nn.functional中的函数，更像是纯函数，由deffunction()定义，只是进行简单的数学运算而已。即functional中的函数是一个确定的不变的运算公式，输入数据产生输出就ok。而

orangerfun·2022-08-21 13:47

torch.nn库和torch.nn.functional库

nn.functional可以看作nn的子库，nn的功能要多一些，还可以实现如Sequential()这种将多个层弄到一个序列这样复杂的操作。

jk英菲尼迪·2022-08-21 13:16

【Pytorch】使用Pytorch进行知识蒸馏

设置随机种子3.加载MNIST数据集4.定义教师模型5.设置模型6.开始训练教师模型7.定义并训练学生模型8.预测前准备和设置9.开始训练附录1.关于`importtorch.nnasnn`2.关于`nn.functional

码猿小菜鸡·2022-03-22 07:28

Pytorch Tensor.unfold()的简单理解与用法

unfold的作用就是手动实现的滑动窗口操作，也就是只有卷，没有积；不过相比于nn.functional中的unfold而言，其窗口的意味更浓，只能是一维的，也就是不存在类似2×2窗口的说法。

xiongxyowo·2021-01-19 16:19

Pytorch MaxPool2d

先说说nn.functional和nn：只调用函数的话，其实是一回事。

comeonow·2020-09-12 08:26

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，以下都基于nn来表述：1.激活函数：nn.Relunn.Sigmoidnn.Tanhnn.Softmax2.模型层：nn.Linearnn.Conv2dnn.MaxPool2d

qq_33160678·2020-08-22 13:31

Pytorch笔记3 :nn.model（）类

nn.Parameter:一个张量的子类，用于表示可学习的参数w，bnn.Module：网络层的基类，用于管理网络的属性，LeNet是一个module类，LeNet的子模块例如conv2，也是一个nn.module类nn.functional

一看就会，上手就废·2020-08-18 12:47

Pythorch的nn.functional和Parameter

Convolution函数2D卷积torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1)参数：input–输入张量(minibatchxin_channelsxiHxiW)weight–过滤器张量(out_channels,in_channels/groups,kH,kW)b

yuki___·2020-08-16 10:06

pytorch中nn.functional()学习总结

nn.functional是一个很常用的模块，nn中的大多数layer在functional中都有一个与之对应的函数。

fly_Xiaoma·2020-08-11 04:32

PyTorch学习笔记之神经网络包 nn 和优化器 optim

除了nn别名以外，我们还引用了nn.functional，这个包中包含了神经网络中使用的一些常用的函数，这些函数的特点是，不具有可学习的参数（ReLu,pool,DropOut等），这些函数可以放在构造函数中

汤姆鱼·2020-08-04 06:12

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

5. nn.Module

1.torch.nnnn.Parameter：张量子类，表示可学习参数，如weight，biasnn.Module：所有网络层基类，管理网络属性nn.functional：函数具体实现，如卷积，池化，激活函数等

holzli·2020-08-03 17:57

PyTorch(1) torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系

并且一个用的是nn，另一个用的是nn.functional。同一种层的API定义有两种，这样看似冗余的设计是为了什么呢？通过阅读

wu740027007·2020-08-03 08:23

torch.nn.Module和torch.nn.functional的区别

nn.module和nn.functional是torch.nn的两个模块，这两个模块都能实现神经网络的卷积、池化等操作，但又有本质的区别。

Stoneplay26·2020-02-11 21:18

Pytorch快速教程

torch.Tensor.expand(*size):torch.Tensor.repeat(*size)torch.Tensor.gather(dim,index):自动求导神经网络定义网络容器层nn.Module和nn.functional

闲不下来的王小C·2019-07-19 13:57

pytorch系列12 --pytorch自定义损失函数custom loss function

本文主要内容：nn.Module和nn.Functional区别和联系自定义损失函数1.关于nn.Module与nn.Functional的区别：https://discuss.pytorch.org/

墨氲·2018-11-15 16:45

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