【深度学习】Kaggle知识点：Pytorch基类 nn.Module（含代码）

torch.nn.Module 是 PyTorch 中一个重要的基类，用于构建神经网络模型。它提供了一种方便的方式来组织和管理模型参数、定义前向传播等功能。继承自 torch.nn.Module 的类可以被视为一个可训练的参数集合，可以包含其他模块，从而形成层次化的模型结构。

一、关键功能和属性

1.1 参数管理

torch.nn.Module 可以追踪并管理所有注册的参数。通过 parameters() 方法，可以方便地获取模型中的所有参数。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)

model = MyModel()
print(list(model.parameters()))

1.2 子模块管理

通过将其他 torch.nn.Module 的实例注册为当前模块的属性，可以形成层次化的模型结构。这使得模型可以以更模块化的方式进行定义。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

model = MyModel()

1.3 前向传播定义

在继承 torch.nn.Module 的子类中，需要实现 forward 方法来定义模型的前向传播过程。

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