torch.nn 第2页

torch.nn 和 torch.functional 的区别

原文地址:https://blog.csdn.net/teeyohuang/article/details/79211798Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络注：官方文档地址–http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html我的系列博文Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR

hawkcici160·2023-11-16 22:08

Pytorch 之torch.nn初探

第1关：torch.nn.Module本关任务：本关要求利用nn.Linear()声明一个线性模型l，并构建一个变量net由三个l序列构成。importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariable#/**********Begin*********/#声明一个in_features=2,out_features=3的线性模型l并输出

冰淇淋64035883·2023-11-16 22:08

【Pytorch笔记】7.torch.nn (Convolution Layers)

我们常用torch.nn来封装网络，torch.nn为我们封装好了很多神经网络中不同的层，如卷积层、池化层、归一化层等。我们会把这些层像是串成一个牛肉串一样串起来，形成网络。

xhyu61·2023-11-16 22:37

Pytorch 之torch.nn初探第4关：卷积--Convolution Layers

经过前几节的的学习，想必大家对torch.nn有了初步的了解。接下来，向大家介绍神经网络中的一种特殊的定义——卷积层！

爱码蔡蔡子·2023-11-16 22:37

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

文章目录1.线性回归1）介绍2）加载自由泳冠军数据集3）从0开始实现线性回归模型4）使用自动求导训练线性回归模型5）使用优化器训练线性回归模型2.使用torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear

千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

使用torch.nn包构建神经网络

可以使用torch.nn包构建神经网络。现在您已经了解了autograd，nn依赖于autograd来定义模型并对其进行微分。

yanglamei1962·2023-11-10 08:35

Pytorch(四)：神经网络之torch.nn——containers

同时torch.nn包为我们提供了构建神经网络所需的各种模块，当然一个神经网络本身也是一个由其他模块/层组成的模块，这种嵌套结构就允许我们构建更为复杂的网络架构。在开始搭建神经网络之前先

犬冢紬希·2023-11-10 08:34

PyTorch基础：神经网络工具箱torch.nn(nn.Module类)

nn.Module类：nn.Module是PyTorch提供的神经网络类，并在类中实现了网络各层的定义及前向计算与反向计算机制。在初始化中定义模型结构与参数，在函数forward()中编写网络前向过程即可。一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、Batc

丁天牛·2023-11-10 08:34

Torch.nn常见用法及用途

文章目录Torch.nn常见用法及用途torch.nnBasicConvTorch.nn常见用法及用途torch.nnimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp

JMU-HZH·2023-11-10 08:02

搭建神经网络（torch.nn的用法）

零零碎碎总结了一些torch框架里面nn模块的用法，尤其是关于搭建神经网络的nn.ModuleListnn.Modulenn.Sequentialnn.Linearnn.Dropoutnn.Embeddingnn.DataParallel()将模型封装起来，便于在多个gpu上并行计算，训练或者推理nn.DataParallel是一个用于并行计算的PyTorch模型包装器。它可以将模型复制到多个GP

知福致福·2023-11-10 08:55

报错：AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘GELU‘

问题：运行程序报错：AttributeError:module'torch.nn'hasnoattribute'GELU'方法：importtorch.nn.functionalasF把nn.RELU改为

会写代码的小脑斧·2023-11-09 01:09

pytorch-损失函数-分类和回归区别

torch.nn库和torch.nn.functional库的区别torch.nn库：这个库提供了许多预定义的层，如全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）等，以及一些损失函数（如MSELoss

xckkcxxck·2023-11-05 11:35

《Pytorch新手入门》第二节-动手搭建神经网络

《Pytorch新手入门》第二节-动手搭建神经网络一、神经网络介绍二、使用torch.nn搭建神经网络2.1定义网络2.2torch.autograd.Variable2.3损失函数与反向传播2.4优化器

半个女码农·2023-11-02 14:11

torch基本功能介绍

torch.nn:包含搭建网络层的模块（modules)和一系列的loss函数。eg.全连接、卷积、池化、BN分批处理、dropout、CrossEntropyLoss、MSLoss等。

空格为什么不行·2023-11-01 23:53

PyTorch-torch04: Cov2d二维卷积和torch.nn

torch.nnclasstorcn.nn.Parameter()Parameters是Variable的子类。参数说明:data(Tensor)->parametertensorrequires_grad(bool,optional)Containers:classtorch.nn.Module所有神经网络模块的基类你的模型也应该继承这个类Modules还可以包含其他模块,允许将它们嵌套在树结构

罗泽坤·2023-10-29 20:06

Task02 PyTorch进阶训练技巧

参考链接：https://github.com/datawhalechina/thorough-pytorch本task注重于pytorch在实际使用中的一些操作~较为实用1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn

从你美丽的流域·2023-10-28 12:13

vscode单步调试如何深入底层代码

在对pytorch代码单步调试的时候发现进不到torch.nn的库代码中，经过查阅，发现是自己的配置文件有问题，毕竟vscode还是非常强大的要让VSCode在调试中跳转至底层代码，只需要在launch.json

慕思侣·2023-10-26 01:14

使用自定义 PyTorch 运算符优化深度学习数据输入管道

构建PyTorch扩展PyTorch提供了多种创建自定义操作的方法，包括使用自定义模块和/或函数扩展torch.nn。在这篇文章中，我们感兴趣的是PyTorch对集成定制C++代码的支持。

冷冻工厂·2023-10-20 22:32

pip快速安装torch、opencv、scipy库

②torch.nn：包含搭建网络层的模块（modules)和一系列的loss

摘星星的屋顶·2023-10-18 21:37

四、pytorch模型定义——pytorch学习

前面的知识回顾：Module类是torch.nn模块里提供的一个模型构造类(nn.Module)，是所有神经⽹网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型PyTorch模型定义应包括两个主要部分：

一米米倾磬·2023-10-17 17:35

【深度学习】深度学习实验三——二维卷积实验、超参数对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）、经典模型AlexNet、空洞卷积实验、dilation、残差网络实验、退化、残差块

1.1二维卷积实验（1）手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（2）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验

yuzhangfeng·2023-10-16 06:25

pytorch关于torch.nn和torch.autograd

本文参考pytorch官方文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/notes/extending/扩展torch.autograd如果想要添加一个新的Operation到autograd的话，我们的operation需要继承classFunction.autograd使用Function计算结果和梯度，同时编码operation的历史。每个新的o

Jessie_83bf·2023-10-15 19:25

P16神经网络基本架构 nn.Module的使用

写在前面：根据以往的惯例先看官方文档：torch.nn其中container土堆哥认为翻译成骨架也许更合适。后面就是向骨架加东西：卷积层池化层。

颦蹙遥寄·2023-10-11 02:15

PyTorch 神经网络

PyTorch神经网络神经网络神经网络可以通过torch.nn包来构建。现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度(autograd)来定义一些模型。

燕洼仙草·2023-10-04 11:53

【Pytorch深度学习笔记 10】基本的卷积操作conv1d

Conv1d的理解conv1d有两个，一个是torch.nn模块中，另一个是torch.nn.functional模块中。

坚果仙人·2023-09-20 08:21

Pytorch|官方入门教程-学习笔记(二)-神经网络

Pytorch官方文档传送门神经网络torch.nn是神经网络的模块化接口，nn构建于Au

鲜芋牛奶西米爱solo·2023-09-19 16:15

4-3 nn.functional和nn.Module

hxh207·2023-09-17 23:43

5-2 Pytorch中的模型层layers

torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。

hxh207·2023-09-17 23:11

第五章：PyTorch模型定义

CNN模型解决了图视频处理问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理问题，GNN在图模型上发挥了重要的作用模型定义的方式Module类是torch.nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类

把月亮据给你·2023-09-16 16:56

torch.nn用法

1.nn.embeddingnn.Embedding是PyTorch中的一个嵌入层（EmbeddingLayer），通常用于将离散的整数索引映射为连续的实值向量。函数原型为torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq=Fa

qq_38196982·2023-09-11 17:55

Pytorch之loss（损失函数）

损失函数也在torch.nn下，具体可以参考文档，也可以参考官网先根据L1Loss举例我个人感觉这里的描述还是到官网的文档找比较好，公式看的比文档清楚importtorchfromtorchimportnninputs

MrRoose·2023-09-09 19:57

torch.nn中的L1Loss和MSELoss

我们打开Pytorch官网，找到torch.nn中的lossfunction，进去如下图所示。L1LOSS我们先来看看L1LOSS损失函数的使用。下图是官网给出的描述。

做程序员的第一天·2023-09-07 05:56

pytorch模块和基础实践

神经网络学习机制数据预处理模型设计损失函数和优化方案设计前向传播反向传播更新参数2.2深度学习特殊性样本量很大，需要batch加载模块化搭建网络多样化损失函数和优化器设计GPU的使用：并行计算2.3深度学习模块基本配置导入包numpy,pandas,torch,torch.nn

fof920·2023-09-04 02:18

学习pytorch8 土堆说卷积操作

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常用torch.nn

陌上阳光·2023-09-01 09:27

基于PyTorch框架下网络模型的使用与修改

优化器3现有网络模型的使用及修改4网络模型的保存与读取4.1网络模型的保存4.2网络模型的读取（加载）5完整的模型训练套路6利用GPU训练模型7完整的模型验证套路：1损失函数和反向传播1.1损失函数前言：torch.nn

JiA-Bai·2023-08-25 09:55

我已经安装了好了torch，但是运行的时候，报错了：ModuleNotFoundError: No module named ‘torch.nn‘； ‘torch‘ is not a package

声微饭否正在上传…重新上传取消初级粉丝1同志们，你们不要把文件名取为torch啊，换个文件名就好了将名字改为notorch.py就行了。。。。。。一段时间不用python忘了。

yjm919·2023-08-17 15:29

利用torch.nn实现logistic回归在人工构造的数据集上进行训练和测试

利用torch.nn实现logistic回归在人工构造的数据集上进行训练和测试：（1）（2）（3）同手动实现（4）构建内置迭代器#构建迭代器lr=0.03batch_size=10#将训练数据的特征和标签组合

ccyyll1·2023-08-15 07:51

逻辑回归torch.nn实现

废话不说，直接看代码。importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosos.environ["KMP_DUPLICATE_LI

satadriver·2023-08-15 07:50

【yolo系列：运行报错AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘Mish‘】

最近运行yolov7报错AttributeError:module‘torch.nn‘hasnoattribute‘Mish‘网上搜罗了一系列的报错方法但是都不怎么好解决，那么在这里给出具体解决方法，以及一些别人的参考文章

落叶霜霜·2023-08-14 10:04

pytorch1.0 搭建LSTM网络

torch.nn包下实现了LSTM函数，实现LSTM层。多个LSTMcell组合起来是LSTM。LSTM自动实现了前向传播，不需要自己对序列进行迭代。

top_小酱油·2023-08-12 09:33

Pytorch使用

torch.nn.和torch.nn.function中的函数区别一般来说，在神经网络中，线性变换，卷积等操作需要保存参数，因此Linear,conv2d等一般需要使用torch.nn中的模块，并在_init

trcheng·2023-08-11 18:20

【torch.nn : Pooling Layers】

文章目录MaxPool2dAvgPool2dAdaptiveAvgPool2dMaxUnpool2dMaxPool2dCLASStorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)功能：在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D最大池化。举个简单的例子

zyw2002·2023-08-11 14:05

神经网络

学习的资料为pytorch的中文文档，传送门：https://pytorch.apachecn.org/docs/1.4/blitz/neural_networks_tutorial.html#可以使用torch.nn

晨光523152·2023-08-10 12:20

python-卷积神经网络的学习

wname,img)比较：plt.imshow()2、torch.nn2.1torch.nn.Conv2d()2.2torch.nn.Parameter()2.3torch.nn.MaxPool2d()3、torch.nn

Last__Dance·2023-08-10 06:35

Pytorch_第六篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数

神经网络常用的损失函数pytorch损失函数封装在torch.nn中。损失函数反映了模型预测输出与真实值的区

沁泽呀·2023-08-07 13:48

PyTorch中nn-XXX与F-XXX的区别

nn.XXX与F.XXXPyTorch中torch.nn**（以下简写为nn）中的模块和torch.nn.functional（以下简写为F）**中的模块都提供了常用的神经网络操作，包括激活函数、损失函数

header-files·2023-08-06 07:03

机器学习&&深度学习——池化层

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——卷积的多输入多输出通道订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助这其实也是torch.nn模块的知识，在之前的内容中有提到过

布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:51

机器学习&&深度学习——卷积的多输入多输出通道

深度学习——从全连接层到卷积订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助其实关于卷积的相关内容，包括一些实现之前已经介绍过且代码实现过，具体大家可以看我以前的这篇文章：机器学习&&深度学习——torch.nn

布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:19

用PyTorch编写自定义的损失函数(Custom Loss Function)

)损失函数在训练AI模型的过程中，用于计算模型预测值与真实值之间的误差(Error)，又称误差函数(Errorfunction)损失函数(LossFunction)2.PyTorch中内建的损失函数在torch.nn

LabVIEW_Python·2023-08-04 17:04

精度学习torch.nn.lstm

参考资料:PyTorch中的LSTM模型参数解释torch.nn.LSTM()函数维度详解中Markdown使用攻略LSTM中state与output关系RNN的output和state的区别用torch.nn

chenkang004·2023-08-01 07:11

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