Pytorch 之torch.nn初探 第1关：torch.nn.Module

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分类专栏： educoder人工智能答案 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2022-10-04 21:37:25 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hacker_zrq/article/details/127166792
本文介绍了PyTorch中的torch.nn.Module，它是所有神经网络模块的基类，用于构建自定义的神经网络模型。文章通过示例展示了如何声明一个线性模型，并构造一个包含三个序列的变量，同时解释了Module类的关键方法，如forward、train和eval。此外，还强调了在编写代码时需遵循的规范和测试要求。

有偿提供CS的人工智能/网络空间安全方向的大学生课程设计、算法设计、项目设计的思路及实现指导；竞赛PPT、项目申报书等撰写润色等。 

神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如：

  • 线性图层 nn.Linear，nn.Bilinear
  • 卷积层 nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d
  • 非线性 nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU
  • 池化层 nn.MaxPool1d，nn.AveragePool2d
  • Recurrent网络 nn.LSTM，nn.GRU
  • 标准化 nn.BatchNorm2d
  • Dropout nn.Dropout，nn.Dropout2d
  • Embedding 
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Pytorch 之torch.nn初探
Junds0的博客
03-06 3112
第1关：torch.nn.Module 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。 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable #/********** Begin *********/ #声明一个in_features=2,out_features=3的线性模型 l并输出 l = nn.Linear(2, 2) print(l) #变量 net 由三个l
Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module
Martin-share的博客
01-17 2943
Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module
头歌Pytorch 之torch.nn初探参考答案
最新发布
hs2254406096的博客
06-03 1514
改实验对输出格式有一定要求，写起来确实挺头疼尤其是没看清左侧要求。代码难度不大基本在左侧能找出答案，下面答案仅供参考。
Pytorch 之torch.nn初探第3关：非线性--Nonlinearities
admin的博客
10-05 1230
在实际应用中，非线性模型往往比线性模型更加适用，而torch.nn中也提供了许多非线性模型供大家使用。让我们一起来看一看吧！
Pytorch 之torch.nn初探--第2关：线性--Linear layers
Martin-share的博客
01-17 951
Pytorch 之torch.nn初探--第2关：线性--Linear layers
Pytorch 之torch.nn初探 卷积--Convolution Layers
weixin_50917576的博客
04-20 1335
卷积的本质就是用卷积核的参数来提取原始数据的特征，通过矩阵点乘的运算，提取出和卷积核特征一致的值。卷积层是用一个固定大小的矩形块去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值（注意这里是一个单独的值，不再是矩阵了）。这里我们拿最常用的 conv1d举例说明卷积过程的计算。
pytorch之torch.nn
qiu_huohuo
04-25 1139
PyTorch中的 torch.nn包提供了很多与实现神经网络中的具体功能相 关的类，这些类涵盖了深度神经网络模型在搭建和参数优化过程中的常 用内容，比如神经网络中的卷积层、池化层、全连接层这类层次构造的 方法、防止过拟合的参数归一化方法、Dropout 方法，还有激活函数部 分的线性激活函数、非线性激活函数相关的方法，等等。 首先先看一段代码： import torch from torc...
Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
weixin_50917576的博客
04-19 1543
神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如： 线性图层 nn.Linear，nn.Bilinear 卷积层 nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d 非线性 nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU 池化层 nn.MaxPool1d，nn.AveragePool2d Recurrent网络 nn.LSTM，nn.GRU 标准化 nn.BatchNorm2d ...
Pytorch 之torch.nn初探第2关：线性--Linear layers
admin的博客
10-04 1510
说完了NN的构成元素Module，下面可以介绍如何使用PyTorch构建网络了，这部分主要使用了torch.nn包。让我们来看一下它到底是一个多么神奇的工具吧！
Pytorch 之torch.nn初探第4关：卷积--Convolution Layers
admin的博客
10-05 914
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！
Pytorch 之torch.nn初探第5关：池化--Pooling Layers
admin的博客
10-05 1559
若输入大小: (N,C,L)，输出大小(N,C,Lout​)和池化窗口大小k的关系是如果填充不为零，则输入在两侧都会隐式填充零。参数，stride，padding可以是一个int或一个元素的元组。
torch.nn.module
echo_gou的博客
09-15 383
pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的 我们在定义自已的网络的时候，需要继承nn.Module类，并重新实现构造函数__init__构造函数和forward（前向传播）这两个方法。 Pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等，就需要自己来定义一个模型了。 forward方法是必须要重写的，它是实现
pytorch 之torch.nn
weixin_42797179的博客
02-10 322
CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 在由多个输入平面组成的输入信号上应用2D卷积 stride 控制互相关的步幅，单个数字或元组。 padding控制padding每个维度的点数的两侧隐式零填充量。 di...
torch.nn.Module
weixin_36670529的博客
05-17 860
nn.Module基类的构造函数： def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forw...
PyTorch学习笔记之torch.nn
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04-14 697
这里主要概括性地讲解一下torch.nn中的几个函数的含义。 nn.Flatten() - 顾名思义，就是将张量的几个维度变成一维的，有点类似于matlab中的reshape函数。该函数一般后跟一个nn.Linear()即全连接层。 nn.Linear() - 用于构造一个全连接层，第三个参数bias默认为True，表示会学习一个附加的偏置。 nn.Conv2d() - 表示2维卷积，参数依次为输入通道，输出通道，卷积核尺寸，步长，填充。卷积前后会发生通道和特征尺度的改变。 nn.ReLU() -
pytorch中的神经网络模块基础类——torch.nn.Module
yuanCruise
02-13 1094
1.torch.nn.Module概要 pytorch官网对torch.nn.Module的描述如下。 torch.nn.Module是所有的神经网络模块的基类，且所有的神经网络模块都可以包含其他的子神经网络模块，这些子神经网络模块可以作为类的属性赋值。 2.torch.nn.Module.parameters pytorch官网对torch.nn.Module.parameters的描述如下：...
Pytorch 之torch.nn初探 池化--Pooling Layers
weixin_50917576的博客
04-20 1244
本关任务：本关提供了一个Variable 类型的变量x，要求按照条件创建一个Conv2d变量conv，一个MaxPool2d变量pool，对x应用卷积和最大池化操作并赋值给变量outpout_pool，并输出outpout_pool 的大小。
头歌pytorch 之torch.nn初探
11-05
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要针对深度学习任务。在PyTorch中，torch.nn是一个用于构建神经网络模型的模块。 torch.nn模块提供了一系列神经网络层和函数，方便用户构建自定义的神经网络。用户可以通过继承torch.nn.Module类来定义自己的神经网络模型。torch.nn模块中常用的类包括各种层（例如全连接层、卷积层、池化层和循环层等）、非线性激活函数和损失函数等。 在使用torch.nn模块构建神经网络时，用户需要实现模型的前向传播函数forward()。该函数定义了输入数据在神经网络中的流动方式，即通过层和函数的组合计算输出。在forward()函数中，用户可以使用已定义的层和函数进行计算，也可以实现自定义的操作。 torch.nn模块中的另一个重要概念是参数（parameter）。参数是模型中需要学习的变量，例如网络层的权重和偏置项。用户可以通过在模型中定义torch.nn.Parameter对象来创建参数，并在forward()函数中进行使用。 除了torch.nn模块外，PyTorch还提供了其他的工具和模块来辅助神经网络的训练和优化过程。例如torch.optim模块包含了各种优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam等，用于更新模型中的参数。torch.utils.data模块提供了数据处理和加载的工具，方便用户使用自己的数据训练模型。 总之，torch.nn模块是PyTorch中用于构建神经网络模型的重要组成部分。通过使用torch.nn的各种类和函数，用户可以方便地创建自己想要的神经网络结构，并利用PyTorch强大的计算能力和优化算法来训练和优化模型。
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