实际上module(data) 等价于module.forward(data)的原因分析

优快云 博客解析
最新推荐文章于 2024-01-06 13:56:20 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HJC256ZY/article/details/106462417

本文详细解析了如何在 优快云 平台上撰写和理解高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的重要性。
PyTorch深度学习实战（15）—— nn.Module深入分析
shangjg3的博客
08-16 291
DataParallel并行是将一个batch的数据均分成多份，分别送到对应的GPU进行计算，然后将各个GPU得到的梯度进行累加，与module相关的所有数据也会以浅复制的方式复制多份。下面考虑一种场景：有一个预训练好的模型，需要提取模型的某一层（不是最后一层）的输出作为特征进行分类，但又不希望修改原有模型的定义文件，这时就可以利用钩子函数。在实际使用中可能层层嵌套，即一个module可能包含若干个子module，每一个子module可能包含更多的子module。为了方便用户访问各个子module，
PyTorch Tips (三):nn.Module
Tsehooo的博客
08-08 611
因为使用autograd可实现深度学习模型，但其抽象程度较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大。在这种情况下，torch.nn应运而生，其是专门为深度学习设计的模块。torch.nn和核心数据结构是Module，它是一个抽象的概念，既可以表示神经网络中的某个层（layer）,也可以表示一个包含很多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰写自己的网络层。下面来先看看如何用nn.Module实现自己的全连接层。全连接层，又名仿射层，输出y和输入x满足y=Wx + b
torch.nn.Module.forward(*input)
敲代码的小风
01-16 3290
参考链接: torch.nn.Module.forward(*input)
Pytorch nn.Module和forward的参数关系
qq_38109282的博客
05-28 5839
module 在定义好module类之后，调用module时，通常执行 一个参数x pred = module(x) 但也有执行 两个参数的情况 pred = module(x,y) forward import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() print("init执行") def forward(self,x,out):
Pytorch:PyTorch中的nn.Module.forward()函数、torch.randn()函数和torch.cat()函数使用
qq_30589271的博客
04-06 1358
在类初始化的时候并不会触发forward()函数的调用，而是在实例化后，在需要计算前向传播时才会被调用。当你实例化了一个神经网络时，可以通过传入网络输入，调用其forward()函数输入到神经网络中，获取输出结果。在上述代码中，我们定义了一个AddNet神经网络类，它包含两个全连接层，其中第一层连接输入的x和y，第二层输出一个单独的节点，即对x和y的和的预测。在forward()函数中，我们将x和y按列拼接组成(1,2)的输入，接着经过一层ReLU激活函数和一层线性层后输出结果。
Pytorch中关于forward函数的理解与用法
码农研究僧的博客
09-28 7267
深入深度学习框架的代码，发现forward函数没有被显示调用但代码确重写了forward函数，于是好奇是不是python的魔术方法起的作用。
Pytorch 模型中nn.Model 中的forward() 前向传播不调用 解释
HJC256ZY的博客
05-31 9091
在pytorch 中没有调用模型的forward（）前向传播，只实列化后把参数传入。 定义模型 class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ..... #输入数据 # 实例化一个对象 module =
PyTorch 源码解读之 nn.Module：核心网络模块接口详解
qq_39967751的博客
03-14 5895
PyTorch 源码解读系列更新啦~
构建神经网络的基类: torch.nn.Module && Pytorch笔记（十）
Flying Bulldog 的博客
05-22 1047
（1）本文涉及函数的列表（具体用法和注释在代码之中） import torch.nn as nn # 导入所需的第三方库的模块 nn.Module # 被继承的基类 nn.Conv2d # 定义卷积 self.add_module ...
我是说这个缩放 if self.scales is not None: scales = self.scales.view(1, 1, -1).to(x.device) x = x / scales和这个有什么区别class ScaledActivation(nn.Module): def __init__(self, module, scales): super().__init__() self.act = module self.scales = nn.Parameter(scales.data) def forward(self, x): return self.act(x) / self.scales.view(1, 1, -1).to(x.device) 为什么第一个就可以保证输出不变，第二个不可以
最新发布
08-12
等价于： ```python act(x / s) ``` 这表示： - **先对输入做缩放** - 再进行激活函数运算 - 这是 AWQ 中推荐的做法，因为可以匹配量化后的输入分布 例如： ```python act(x / s) ≈ act_quantized(x) ``` ✅ 这...
pytorch【nn.Module】中forward的理解
重剑无锋博客
11-08 2078
pytorch【nn.Module】中forward的理解
forward理解
blue_sky_wait_me
06-13 2233
我们在使用Pytorch的时候，模型训练时，不需要调用forward这个函数，只需要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数。 class Module(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # ...... def forward(self, x): # ...... return x data = ...... # 输入
python中forward是什么意思_pytorch 调用forward 的具体流程
weixin_39814369的博客
11-29 3162
forward方法的具体流程：以一个Module为例：1. 调用module的call方法2. module的call里面调用module的forward方法3. forward里面如果碰到Module的子类，回到第1步，如果碰到的是Function的子类，继续往下4. 调用Function的call方法5. Function的call方法调用了Function的forward方法。6. Func...
tensorflow module data读取数据方式
weixin_30822451的博客
01-05 485
TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程 以前的读取数据的方法实在是太复杂了，要建立各种队列，所以想换成这个更为简便的方式 参照以上教程，同时结合自己的实际例子，学习如何简单高效读取数据（tensorflow api 1.4） Module: tf.data 1 @@Dataset 2 @@Iterator 3 @@TFRecordDat...
struts 1.3.2 module配置以及forward中相对路径的使用
如果你真的想做一件事，你一定会找到方法； 如果你不想做一件事，你一定会找到借口。
09-08 276
[color=red]定义了module之后，我们的xml中的任何forward配置（global-forwards, action中的forward）中的path属性，（只要不设置contextRelative=true，默认为false），前面都会套上module的prefix（要求这个path的值以admin /打头）。比如我们在admin module中有一个forward，他的path是...
随笔：关于torch的Module子类中forward方法可直接call的原因
weixin_52992789的博客
03-04 1078
在搭建pytorch神经网络时有疑惑：为什么Module子类中的forward方法是callable的呢？
PyTorch中nn.Module的继承类中方法foward是自动执行的么？
xw555666的博客
01-06 2807
在 PyTorch的 nn.Module中，forward方法并不是自动执行的，但它是在模型进行前向传播时必须调用的一个方法。当你实例化一个继承自torch.nn.Module的自定义类并传入输入数据时，需要通过调用该实例来实现前向传播计算，这实际上会隐式地调用forward方法。
深度学习_pytorch中的forward()的使用与解释
惊鸿一博
11-04 6912
说明 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数. (model(args-list) 等价于 model.forward(args-list)) forward 的使用 class Module(nn.Module): def __init__(self): super(Module, self).__init__() # ......
C#调用libtorch + opencv
qq_30198683的博客
12-03 2579
上文在VS上配置好了libtorch，紧接着就是把这个放到实验室的项目中， 而实验室开发的应用程序目前使用的是C#， 所以需要使用C#调用CPP程序，也就是先将CPP程序编写为动态链接库进行调用 深度学习模型部署：VS2017(c++) + libtorch(1.5.0) + opencv(4.0.1) 参考资料 加入libtorch 1.创建新项目 然后会弹出对话框，在应用程序类型中选择： 应用程序类型选择DLL， 附加项选择预编译头文件和SDL。 2.编写源文件 // Project1.
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