nn.module

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
Fansv587·2025-03-19 11:58

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=
Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

NLP复习3，手撕多头attention

importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module
地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

LLM：RMSNorm

importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm
微风❤水墨·2025-03-14 12:23

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs
停走的风·2025-03-12 21:11

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module
Kriol·2025-03-12 03:27

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。
Wis4e·2025-03-12 00:09

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 （pytorch实现）

一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。
lczdyx·2025-03-06 01:51

DeepSeek到TinyLSTM的知识蒸馏

教师模型）：基于Transformer，多头自注意力机制，层数≥12，隐藏层维度≥768TinyLSTM（学生模型）：单层双向LSTM，隐藏单元128，全连接输出层表示空间对齐：classAdapter(nn.Module
猴的哥儿·2025-03-04 21:29

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel
红色的山茶花·2025-03-01 12:33

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group
红色的山茶花·2025-03-01 12:58

Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现 （pytorch实现）

一、EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob
lczdyx·2025-02-28 22:46

每日Attention学习23——KAN-Block

模块作用用于vision的KAN结构模块结构模块代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportmathclassSwish(nn.Module
xiongxyowo·2025-02-27 23:19

Pytorch(5): LeNet，ResNet，RNN，LSTM代码

LeNet5与ResNet18实战第一部分：LeNet5代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module
weixin_51182518·2025-02-26 11:06

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module
别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

transformer模型构建

接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:编码器-解码器结构的代码实现#使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module
AI耽误的大厨·2025-02-20 16:03

yolov5 pt-＞onnx-＞om yolov5模型转onnx转om模型转换

yolov5pt->onnx->omyolov5-6.1版本models/yolo.pyDetect函数修改classDetect(nn.Module):defforward(self,x):z=[]#
qq_43650438·2025-02-19 05:14

大模型笔记：pytorch实现MOE

0导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF1专家模型#一个简单的专家模型，可以是任何神经网络架构classExpert(nn.Module
UQI-LIUWJ·2025-02-12 23:37

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：零基础入门PyTorch框架_十二月的猫的博客-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数4.2.2损失函数4.2.3非线性操作5.小例子6.总结1.前言《零基础入门
十二月的猫·2025-02-10 03:23

解决TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

问题描述：如下图，在使用torch.nn.Sigmoid非线性激活时报错源代码：classtestrelu(nn.Module):def__init__(self):super().
求不脱发·2025-02-10 01:07

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch
codelyq·2025-02-07 15:22

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-tasks.py

tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loss.py

loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module
红色的山茶花·2025-02-01 03:27

YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classAConv
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv7-0.1部分代码阅读笔记-common.py

common.pymodels\common.py目录common.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None):3.classMP(nn.Module):4.classSP(nn.Module
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py

block.pyultralytics\nn\modules\block.py目录block.py1.所需的库和模块2.classDFL(nn.Module):3.classProto(nn.Module
红色的山茶花·2025-02-01 03:26

Transformer模型解码器部分实现

代码实现：classDecoderLayer(nn.Module):def__init__(self,size,self_attn,src_attn,feed_forward,
APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-head.py

head.pyultralytics\nn\modules\head.py目录head.py1.所需的库和模块2.classDetect(nn.Module):3.classSegment(Detect
红色的山茶花·2025-01-30 19:53

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py

transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer(nn.Module
红色的山茶花·2025-01-28 08:47

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module
CrxzYia·2025-01-27 20:54

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-conv.py

conv.pyultralytics\nn\modules\conv.py目录conv.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module
红色的山茶花·2025-01-26 14:24

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py

model.pyultralytics\engine\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classModel(nn.Module):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO
红色的山茶花·2025-01-20 20:57

深度学习模块C2f代码详解

下面是对C2f类的详细解释：类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

【pytorch】register_buffer的使用

下面列出不需要手动注册、会自动注册的几种情况：1.nn.Parameter自动注册：任何你在nn.Module中定义为nn.Parameter的张量都会自动注册为模型的参数。
Aha_aho·2024-09-10 18:12

神经网络的基本骨架——nn.Module的使用

这是官网给出的一个示例，首先继承父类nn.Module并初始化，然后重载前向传播foward方法。
搁浅丶.·2024-09-08 12:27

LLM手撕

LayerNormimporttorchfromtorchimportnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6)
比起村村长·2024-09-04 04:26

pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子

优化器的状态以恢复训练：保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module
静心问道·2024-09-03 21:44

3.关于Detr

关于Detr模型架构总体架构classTransformer(nn.Module):def__init__(self,d_model=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers
安逸sgr·2024-09-03 19:05

Transformer模型整体构建的实现

编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding
好好学习Py·2024-08-30 22:14

神经网络分类任务python入门

torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程Mnist分类任务-网络基本构建与训练方法，常用函数解析-torch.nn.functional模块-nn.Module
三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

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

PyTorch踩坑记录1

网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的
普通攻击往后拉·2024-08-23 14:43

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。torch.nn提供的类：Module:所有神经网络模型的基类，用于定义自定义神经网络模型。Linear:线性层，进行线性变换。Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层，分别对应简单RNN、长短时记忆网络（LSTM）、门
霖大侠·2024-03-16 15:53

Pytorch关于CIFAR-10测试

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential#定义网络结构classModel(nn.Module
月疯·2024-02-20 07:03

pytorch神经网络入门代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构classSimpleNN(nn.Module
hehui0921·2024-02-20 00:15

pytorch创建模型方式

1.继承自nn.Module的方式fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasF'''继承自nn.Module'''classLModel(nn.Module
守护安静星空·2024-02-19 21:43

pytorch——保存‘类别名与类别数量’到权值文件中

在自己的类中加入想要加入数据信息classyour_nets(nn.Module):def__init__(self,num_classes=
黑夜寻白天·2024-02-06 17:02
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