【深度学习】pytorch编写新的层

CUDA中Transformer的PyTorch自定义层
最新推荐文章于 2023-03-24 09:55:40 发布
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#pytorch #深度学习 #自定义层

本文深入探讨了如何在CUDA环境下使用PyTorch编写自定义层，特别聚焦于Transformer模型的实现，提供了从C语言到CUDA的具体指导，帮助读者理解并实践高性能GPU编程。
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（1）Pytorch模型添加、删除、修改网络层
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12-02
本代码实现了pytorch自定义层的demo，包括层的定义和测试数据、模型训练、loss图像可视化等，希望能帮助需要的同学
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07-20 5601
""" 第一种替换方法 """ qian_line = net.line class Add_Drop(nn.Module): def __init__(self, qian_line): super(Add_Drop, self).__init__() self.add_drop = nn.Sequential( nn.Dropout(0.3), qian_line ) def forward.
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自定义layer不含模型参数的layer含模型参数的layer核心都一样,自定义一个继承自nn.Module的类,在类的forward函数里实现该layer的计算,不同的是,带参数的layer需要用到nn.Parameter不含模型参数的layer直接继承nn.Moduleimport torchfrom torch import nnclass CenteredLayer(nn.Module):...
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model.fc.add_module('5', nn.Sigmoid()) #add sigmoid 在 fc 后面添加新的层 (5): Sigmoid() out add sigmoid layer (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=2048, out_features=1024, bias=True) (1): ReLU() (2): BatchNorm1d(1024, eps=1e-05, momentum=0
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12-21 596
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