pytorch_没有父类

最新推荐文章于 2024-08-28 14:57:42 发布
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本文介绍了在PyCharm中正确导入模块的方法，包括如何放置模块文件夹并使用init.py声明，以及引用其他模块时的命名规则。

1.pycharm导入模块的时候。需要将被导入的模块放在一个文件夹，并且加上init.py文件的声明
2.引用其他模块记得前面加上模块名d21z.

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

基于Pytorch的动手学习Bert+FC的文本分类模型
当回首往事的时候，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧。
08-05 2082
parser.add_argument(’–model’, type=str, default=‘Bert’, help = ‘choose a model’)中default='Bert’表示调用Bert.py。其中self.bert_path = ‘bert_pretrain’，需要带入对应的Bert预训练的模型。需要衰减的’weight_decay’:0.01’，不需要衰减的’weight_decay’:0.0’bert的训练需要传入相应的(ids, seq_len, mask)......
pytorch基础【1】__init__()--＞none, super()，forward
wahahaha116的博客
06-16 1027
> None是一种类型注解，表示函数不返回任何值。类型注解提高了代码的可读性，有助于静态类型检查和文档生成。在类的__init__方法中使用-> None，明确了初始化方法不返回值的特性。通过使用类型注解，你可以使代码更清晰、更具可维护性，并且在开发过程中利用静态类型检查工具发现潜在的类型错误。super()是一个非常有用的工具，特别是在涉及类继承和多态性时，通过调用父类的方法，确保代码的可读性、可维护性和功能完整性。
Pytorch-类的继承：class Net(torch.nn.Module)
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01-17 1155
继承是面向对象编程中的一个重要概念，它允许我们创建一个新类，并从一个或多个现有类中继承属性和方法。
【pytorch】Class继承nn.Sequential来定义模型函数
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07-27 1118
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Pytorch —— nn.Module类(nn.sequential)
hxxjxw的博客
05-20 7872
nn.Module nn.Module类是所有网络结构层次的父类。 当你要实现一个自己的层的时候，必须要继承这个类。 而当我们使用一些现有的层，比如说线性层、卷积层的时候，它其实也是继承自nn.Module，只不过这个类因为使用的非常广泛 ，所以pytorch官方已经写好了 当我们自己实现类的话，必须继承自nn.Module，并且在init中完成初始化的步骤和forward中完成计算图的前向构建的过程 1、every layer is nn.Module 这些都是继承自nn.Mod..
Python 为什么要继承 object 类（二）技巧
年少不知植发贵的博客
08-12 193
示例代码： class Base(object): def test(self): print("----Base") class A(Base): def test(self): print("-----A") class B(Base): def test(self): print("-----B") class C...
(2020年11月2日学习笔记)闭包深入理解，对象继承的方法（原型链继承，构造继承，语法糖继承）
丢失的Litte_志伟的博客
11-02 541
一：闭包 ​ 在一些使用场景中，我们不想使用全局变量，但是又不想每次使用后改变其值，这个时候该怎么做呢。高级一点说”一个变量既能重复使用，又不会污染全局“这时候闭包就产生了 闭包的重要理解：闭包可以在全局函数里面操作另一个作用域的局部变量 形成闭包的步骤 一：外层函数嵌套内层函数 二：内层函数访问外层函数的变量 三：外层函数的返回值为内层函数（注：不是返回内层函数的结果而是内层函数） 闭包的实现原理 这里引用了熊大林老师的关于闭包深入理解的文章 2、外层函数调用时 3、外层函数调用后 4、内层函数调用
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自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)自己倒腾给自己看的！不要烦我我脾气不好！( ̀⌄ ́)
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Python基础-类的继承/属性方法(8)
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基于PyTorch的一些预训练模型下载地址：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models
继承pytorch_lightning的LightningModule类中调用self.seq2seq_model方法后如何添加新模块
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### 如何在 PyTorch Lightning 的 `LightningModule` 子类中动态添加新模块 在 PyTorch Lightning 中，`LightningModule` 是用于定义整个训练系统的中心组件。如果希望在已有的模型结构（如 `self.seq2seq_model`）之后动态添加新的模块，可以通过以下方式实现： #### 动态添加模块的方式 可以在初始化函数 (`__init__`) 或其他地方通过 Python 的属性赋值机制将新模块绑定到当前实例上。以下是具体的实现方法。 ```python import pytorch_lightning as pl import torch.nn as nn class CustomSeq2SeqModel(pl.LightningModule): def __init__(self, seq2seq_model, additional_module=None): super(CustomSeq2SeqModel, self).__init__() # 初始化 Seq2Seq 模型 self.seq2seq_model = seq2seq_model # 如果提供了额外的模块，则将其注册为可学习参数 if additional_module is not None: self.additional_module = additional_module # 动态添加的新模块[^1] else: self.additional_module = nn.Identity() # 默认情况下不改变输出 def forward(self, x): output = self.seq2seq_model(x) # 调用原始 Seq2Seq 模型 if hasattr(self, 'additional_module'): # 检查是否存在附加模块 output = self.additional_module(output) # 将输出传递给附加模块 return output ``` 在此代码片段中，`additional_module` 可以是一个任意的神经网络层或序列操作，例如线性变换、激活函数或其他复杂模块。通过这种方式，可以灵活地扩展现有模型的功能。 --- #### 使用场景示例 假设我们有一个预训练好的 Seq2Seq 模型，并希望通过在其后添加一层全连接层来进行特定任务的微调。可以按照如下方式进行配置： ```python # 假设这是现有的 Seq2Seq 模型 seq2seq_model = SomePretrainedSeq2Seq() # 新增一个全连接层作为附加模块 additional_module = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=768, out_features=512), # 输入维度调整 nn.ReLU(), # 非线性激活 nn.Dropout(p=0.1) # Dropout 正则化 ) # 创建自定义 LightningModule 实例 model = CustomSeq2SeqModel(seq2seq_model, additional_module) ``` 这样，当调用 `forward` 方法时，输入数据会先经过 `seq2seq_model` 处理，然后再被送入新增加的 `additional_module` 进一步处理。 --- #### 训练过程中的注意事项 为了确保新模块能够正常参与反向传播并更新权重，需注意以下几点： 1. **显式声明模块**：所有需要优化的模块都应通过 `nn.ModuleList` 或直接赋值的形式注册到父类中。 2. **冻结部分参数**：如果不想让某些模块的参数发生变化，可以使用 `.requires_grad_(False)` 来禁用梯度计算[^4]。 3. **评估模式切换**：在推理阶段记得调用 `.eval()` 和上下文管理器 `with torch.no_grad()`[^1]。 --- #### 示例完整的训练流程 下面展示了一个基于 `Trainer` 的简单训练流程： ```python from pytorch_lightning import Trainer from torch.utils.data import DataLoader # 数据加载器 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 定义损失函数和其他超参数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) # 自定义训练步 def training_step(self, batch, batch_idx): inputs, targets = batch outputs = self(inputs) # 调用前向传播 loss = criterion(outputs, targets) # 计算损失 return loss CustomSeq2SeqModel.training_step = training_step # 替换默认方法 # 开始训练 trainer = Trainer(max_epochs=10, gpus=1 if torch.cuda.is_available() else 0) trainer.fit(model, train_dataloader=train_loader) ``` --- ###
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