torch.nn.module API

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原文链接：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=nn%20module#torch.nn.Module

本文深入探讨了PyTorch中的核心组件——Module模块。Module是构成神经网络的基本单元，通过继承该类可以创建自定义的神经网络层。文章详细解释了如何使用Module类来构建和训练神经网络模型。
torch API之torch.nn.functional.pad学习笔记
weixin_44789149的博客
12-28 611
python机器学习库Pytorch中的torch API，今天学习了torch.nn.functional中Vision functions部分的一个函数——pad 官方文档链接： https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html#torch.nn.functional.pad 官方说明如下： 笔记如下： torch.nn.functional.pad(input, pad, mode = ‘constant’, value = 0) 功能，用来扩
Pytorch nn.Module详解
fydw_715的博客
02-19 2632
torch.nn.Module 是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类，提供了构建神经网络模型的基本框架。通过继承 nn.Module，可以方便地创建自定义的神经网络模块，实现复杂的神经网络结构。下面详细介绍 nn.Module 的核心概念、使用方法和注意事项。
torch nn模块API介绍
kking_edc的博客
03-17 311
CrossEntropyLoss 类原型： torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0 ) 这个criterion计算input和target之间的交叉熵损失。 It is useful when training a classification problem with
小白学Pytorch系列--Torch.nn API BASE(1)
发呆的比目鱼的博客
03-21 842
参数是Tensor的子类，当与Module s一起使用时，它们有一个非常特殊的属性——当它们被重新赋值为Module属性时，它们会自动添加到它的参数列表中，并将出现在Parameters()迭代器中。register_forward_hook（hook_fuc）中的hook_fuc函数需要有三个hook_func(model, input, output)这里的input和output是比较好理解的，因为是前向传播，所以input就是输入网络层的输入，output就是该层网络的输出。返回）以及self。
pytorch api torch.nn.Module
weixin_43371569的博客
05-27 181
https://blog.csdn.net/claroja/article/details/85329178
小白学Pytorch系列--Torch.nn API Containers (2)
发呆的比目鱼的博客
03-21 539
小白学Pytorch系列–Torch.nn API (2) Convolution Layers 方法 注释 nn.Conv1d 对由多个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 nn.Conv2d 对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。 nn.Conv3d 对由多个输入平面组成的输入信号应用3D卷积。 nn.ConvTranspose1d 对由多个输入平面组成的输入图像应用一维转置卷积算子。 nn.ConvTranspose2d 在由多个输入平面组成的输入图像上应用二维
一文读懂官方给出torch.nn.RNN API的参数及手写RNN API复现
xinxin的博客
09-09 1520
此外，`torch.nn.RNN`还返回一个包含最后一个时间步的隐藏状态的张量，通常称为`h_n`。
4-3 nn.functional和nn.Module
hxhabcd123的博客
09-14 362
nn.functional和nn.Module
PyTorch nn.Module 常用API讲解与源码解析
AggressiveYu的博客
07-17 1323
例如，当加载一个预训练模型的权重，但替换了模型的最后一层时，strict=False可以让你只加载匹配的骨干网络部分的权重，而忽略不匹配的分类层权重。参数（Parameter） 是一种特殊的张量（Tensor），当它被赋值给一个模块的属性时，它会自动被添加到参数列表中。__call__ 方法除了调用你定义的forward() 之外，还执行了一系列额外的、非常重要的操作，其中最主要的是钩子（Hooks）系统的执行。管理模型的状态：nn.Module 最重要的功能是追踪和管理模型的所有状态。
十、非线性激活函数
beyond谚语的博客
08-21 649
其中表示是否在对原始数据进行替换由函数图可以看出，负数通过ReLU之后会变成0，正数则不发生变化例如：input = -1，若inplace = True，表示对原始输入数据进行替换，当通过ReLU函数(负数输出均为0)之后，input = 0若inplace = False(默认)，表示不对原始输入数据进行替换，则需要通过另一个变量(例如output)来对ReLU函数的结果进行接收存储，通过ReLU函数之后，output = 0，input = -1。
pytorch中文文档-torch.nn常用函数-待添加
weixin_34198583的博客
04-28 1042
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1）卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W)，输出尺度（...
Torch学习(二)
sunflower_Yolanda的博客
06-21 2996
Modules are the bricks used to build neural networks. Each are themselves neural networks, but can be combined with other networks using containers to create complex neural networks Criterions compute
pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义网络层
热门推荐
MIss-Y的博客
06-16 10万+
前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。 事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面...
torch/nn目录结构以及__init__.py
Richardfan的博客
10-10 1332
torch/nn目录结构以及init.pytorch/nn目录结构
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
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torch.nn.Parameter函数原型
07-18
我们正在查找`torch.nn.Parameter`的函数原型或定义。根据引用[2]的信息，我们知道`torch.nn.Parameter`是一个类，它继承自`torch.Tensor`。它的构造函数（即`__init__`方法）接受两个参数：`data`（一个张量）和`...
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