浅析PyTorch中nn.Module的使用

torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装，包括网络结构以及网络参数和一些操作

torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类

查看源码

初始化部分：

def __init__(self):
  self._backend = thnn_backend
  self._parameters = OrderedDict()
  self._buffers = OrderedDict()
  self._backward_hooks = OrderedDict()
  self._forward_hooks = OrderedDict()
  self._forward_pre_hooks = OrderedDict()
  self._state_dict_hooks = OrderedDict()
  self._load_state_dict_pre_hooks = OrderedDict()
  self._modules = OrderedDict()
  self.training = True

属性解释：

  • _parameters：字典，保存用户直接设置的 Parameter
  • _modules：子 module，即子类构造函数中的内容
  • _buffers：缓存
  • _backward_hooks与_forward_hooks：钩子技术，用来提取中间变量
  • training：判断值来决定前向传播策略

方法定义：

def forward(self, *input):
 raise NotImplementedError

没有实际内容，用于被子类的 forward() 方法覆盖

且 forward 方法在 __call__ 方法中被调用：

def __call__(self, *input, **kwargs):
 for hook in self._forward_pre_hooks.values():
    hook(self, input)
  if torch._C._get_tracing_state():
    result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
  else:
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  ...
  ...

实例展示

简单搭建：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
  def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
    super(Net, self).__init__()
    self.hidden = nn.Linear(n_feature, n_hidden)
    self.out = nn.Linear(n_hidden, n_output)

  def forward(self, x):
    x = F.relu(self.hidden(x))
    x = self.out(x)
    return x

Net 类继承了 torch 的 Module 和 __init__ 功能

hidden 是隐藏层线性输出

out 是输出层线性输出

打印出网络的结构：

>>> net = Net(n_feature=10, n_hidden=30, n_output=15)
>>> print(net)
Net(
 (hidden): Linear(in_features=10, out_features=30, bias=True)
 (out): Linear(in_features=30, out_features=15, bias=True)
)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

    简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅类似于pytho中的list类型,只是将一系列层装入列表,并没有实现forward()方法,因此也不会有网络模型产生的副作用. 需要注意的是,nn.ModuleList接受的必须是subModule类型,例如: nn.ModuleList( [nn.ModuleList([Conv(inp_dim

  • 浅析PyTorch中nn.Module的使用

    torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装,包括网络结构以及网络参数和一些操作 torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类 查看源码 初始化部分: def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forwa

  • 浅析PyTorch中nn.Linear的使用

    浅析PyTorch中nn.Linear的使用

    查看源码 Linear 的初始化部分: class Linear(Module): ... __constants__ = ['bias'] def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = Parameter(to

  • 在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

    pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上. pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行,并且可以指定在哪一块gpu上运行,方法非常简单,就是直接调用Tensor类和Module类中的 .cuda() 方法. import torch from PIL import Image import torch.nn as

  • pytorch中nn.Conv1d的用法详解

    先粘贴一段official guide:nn.conv1d官方 我一开始被in_channels.out_channels卡住了很久,结果发现就和conv2d是一毛一样的.话不多说,先粘代码(菜鸡的自我修养) class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d,self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2), nn.BatchNorm1d(100), nn

  • 用pytorch的nn.Module构造简单全链接层实例

    python版本3.7,用的是虚拟环境安装的pytorch,这样随便折腾,不怕影响其他的python框架 1.先定义一个类Linear,继承nn.Module import torch as t from torch import nn from torch.autograd import Variable as V class Linear(nn.Module): '''因为Variable自动求导,所以不需要实现backward()''' def __init__(self, in_feat

  • pytorch中nn.RNN()汇总

    nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False) 参数说明 input_size输入特征的维度, 一般rnn中输入的是词向量,那么 input_size 就等于一个词向量的维度 hidden_size隐藏层神经元个数,或者也叫输出的维度(因为rnn输出为各个时间步上的隐藏状态) num_laye

  • pytorch中nn.Flatten()函数详解及示例

    torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于对神经网络模型的输出进行处理,得到tensor类型的数据. 有俩个参数,start_dim和end_dim,分别表示开始的维度和终止的维度,默认值分别是1和-1,其中1表示第一维度,-1表示最后的维度.结合起来看意思就是从第一维度到最后一个维度全部给展平为张量.(注意:数据的维度是从0开始的,也就是

  • pytorch 中nn.Dropout的使用说明

    看代码吧~ Class USeDropout(nn.Module): def __init__(self): super(DropoutFC, self).__init__() self.fc = nn.Linear(100,20) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) def forward(self, input): out = self.fc(input) out = self.dropout(out) return out Net = USeDropout()

  • 深入浅析Pytorch中stack()方法

    深入浅析Pytorch中stack()方法

    目录 1. 概念 2. 参数 3. 举例 3.1 四个shape为[3, 3]的张量 3.1.1 dim=0的情况下,直接来看结果. 3.1.2 dim=1的情况下 3.1.2 dim=2的情况下 3.1.3 总结 3.2 7个shape为[5, 7, 4, 2]的张量 4. 理解 Torch.stack() 1. 概念 在一个新的维度上连接一个张量序列 2. 参数 tensors (sequence)需要连接的张量序列 dim (int)在第dim个维度上连接 注意输入的张量shape要完全一

随机推荐