pytorch中layer和function的区别

最新推荐文章于 2024-09-03 18:10:16 发布
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#Pytorch #上采样

本文讨论了在PyTorch中遇到的nn.functional.upsample被弃用的问题，并指出应使用nn.functional.interpolate。作者解释了用户对于layer和function困惑的情况，提出可以将function包装成layer以便在sequential模型中使用。

最近遇到代码中的一个warining, UserWarning: nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.
  warnings.warn("nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.")

然后看到一个人的提问，“

I just need a layer, not a function.

If nn.Upsample is deprecated, i cannot find any layer to replace it.

F.upsample and F.interpolate may be similar, but there is no nn.Interpolate, and I don’t know why.

”让我这个平时没有特别区别function和layer的用法的人一愣。。。

You could probably just wrap F.interpolate into a nn.Module ans still use it in your sequential model. Have a look at this for an example.


                

        

    


  


        

            

                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            

        


    



                



	

		

			

				
					
每天五分钟深度学习框架pytorch：nn.Module和nn.function的区别

				
			

			

				

					huanfeng_AI的博客
				

				

					08-28
					
					624
					
				

			

		

		

			
				
这里对nn.Module和nn.function进行了简单的总结，二者基本可以完成一件事情，但是个人认为大多数情况下最好还是使用nn.module。总之使用nn的时候要先创建类，而使用functional的时候直接调用方法就可以，后面我们会对这方面进行详细的介绍。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Pytorch中 nn.Transformer的使用详解与Transformer的黑盒讲解

					
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1. Transformer的训练过程讲解
2. Transformer的推理过程讲解
3. Transformer的入参和出参讲解
4. nn.Transformer的各个参数讲解
5. nn.Transformer的mask机制详解
6. 实战：使用nn.Transformer训练一个copy任务。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【Pytorch】F.layer_norm和nn.LayerNorm到底有什么区别？

				
			

			

				

					憨憨的博客
				

				

					03-20
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
背景
最近在做视频方向，处理的是时序特征，就想着能不能用Batch Normalization来做视频特征BN层？在网上查阅资料发现，时序特征并不能用Batch Normalization，因为一个batch中的序列有长有短。此外，BN 的一个缺点是需要较大的 batchsize 才能合理估训练数据的均值和方差，这导致内存很可能不够用，同时它也很难应用在训练数据长度不同的 RNN 模型上。Layer Normalization (LN) 的一个优势是不需要批训练，在单条数据内部就能归一化。

对于RNN等时

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch相关函数详解

				
			

			

				

					Wenrui Xie的博客
				

				

					02-15
					
					1594
					
				

			

		

		

			
				
一、backward()

pytorch中的自动求导函数。一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N *M】。正常来说backward（）函数是不需要传入函数的，有时候也需要传入参数，现在来了解backward()需要传入的参数具体含义。

不需要传入参数的例子

如果out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
warnings.warn("nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.")

				
			

			

				

					WJ_MeiMei的博客
				

				

					06-28
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
问题：


D:\Program Files\Python36_64\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:1890: UserWarning: 

nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead.

warnings.warn("nn.functio...

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch（3）：Layers

				
			

			

				

					My Blogs
				

				

					03-18
					
					1963
					
				

			

		

		

			
				
文章目录Convolution layers 卷积层nn.Conv2d 卷积nn.ConvTranspose 转置卷积Pooling Layer 池化层nn.MaxPool2dnn.AvgPool2dnn.MaxUnpool2dLinear Layer 线性层nn.Linear[Activation Layer 激活函数层](https://pytorch.org/docs/stable/nn.h...

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch神经网络自定义层(layer)

				
			

			

				

					m0_56312629的博客
				

				

					12-18
					
					617
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了如何在Pytorch神经网络中自定义层以及自定义层的使用

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch softmax function / layer (函数 / 层)

				
			

			

				

					weixin_45646640的博客
				

				

					03-21
					
					917
					
				

			

		

		

			
				
Pytorch softmax function / layer (函数 / 层)

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch之function和module的区别

				
			

			

				

					AndyJ的学习之旅
				

				

					07-22
					
					1780
					
				

			

		

		

			
				
nn.Module实现的layer是由class Layer(nn.Module)定义的特殊类，会自动提取可学习参数nn.Parameter
nn.functional中的函数更像是纯函数，由def function(input)定义。
对于激活函数和池化层，由于没有可学习参数，一般使用nn.functional完成
其他的有学习参数的部分则使用类。
但是Droupout由于在训练和测试时操作不同，所以建议使用nn.Module实现，它能够通过model.eval加以区分。
import torch as 

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch 全连接层（Fully Connected Layer）详解

				
			

			

				

					fydw_715的博客
				

				

					09-03
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络中最基本和广泛使用的层类型，广泛应用于图像分类、文本处理、回归分析等任务中。本文详细介绍了全连接层的基本概念、PyTorch中的实现、输入和输出维度变化、主要解决的问题及典型应用场景。全连接层通过线性变换和非线性激活函数，对输入特征进行变换和抽象，提取更高层次的特征。训练过程中，权重矩阵和偏置向量通过反向传播算法进行更新，优化模型性能。全连接层在图像分类、文本分类、回归任务及多层感知器（MLP）中有广泛应用，理解其工作原理和应用场景对于构建高效

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch学习-模型层layers

				
			

			

				

					Zzz_zhongqing的博客
				

				

					07-19
					
					1641
					
				

			

		

		

			
				
深度学习模型一般由各种模型层组合而成。
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。
例如：
nn.Linear, nn.Flatten, nn.Dropout, nn.BatchNorm2d
nn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2d
nn.Embedding,nn.GRU,nn.LSTM
nn.Transformer
如果这些内置模型层不能够满足需求，我们也可以通过继承nn.Module基

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch学习笔记四：torch.nn下常用网络层(layer)详解

				
			

			

				

					耐心的小黑的博客
				

				

					04-07
					
					5781
					
				

			

		

		

			
				
一、卷积层

卷积：Conv2d

'''
in_channels:输入通道数

out_channels：输出通道数

kernel_size：卷积核尺寸，整数或者元组

stride：卷积操作的步幅，整数或者元组

padding：数据hw方向上填充的层数，整数或者元组，默认填充的是0

dilation：卷积核内部各点的间距，整数或者元组

groups：控制输入和输出之间的连接；group...

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch学习笔记（9）———基本的层layers

				
			

			

				

					weixin_44783002的博客
				

				

					09-11
					
					1216
					
				

			

		

		

			
				
卷积神经网络常见的层




类型
名称
作用




Conv
卷积层
提取特征


ReLU
激活层
激活


Pool
池化
——


BatchNorm
批量归一化
——


Linear(Full Connect)
全连接层
——


Dropout
——
——


ConvTranspose
反卷积
——


pytorch中各种层的用法
卷积 Convolution




卷积类型
作用




torrch.nn.Conv1d
一维卷积


torch.nn.Conv2d
二维卷积


t

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch中Layer的数据维度大小变化解析

				
			

			

				

					weixin_44153776的博客
				

				

					11-29
					
					465
					
				

			

		

		

			
				
以Pytorch的MaxPool2d为例，分析网络层中Data维度大小的变化

			
		

	





	

		

			

				
					
UserWarning: nn.Upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead

				
			

			

				

					xiongzai2016的博客
				

				

					12-26
					
					7769
					
				

			

		

		

			
				
Pytorch中使用nn.Upsample警告问题：
①首先说明该警告不影响程序的正常运行
②nn.Upsample与nn.functional.interpolate在功能上没有区别，但使用方法却不一样，即简单的把nn.Upsample换成nn.functional.interpolate是不行的。区别在于nn.Upsample可以写在nn.Sequential内，而nn.functional....

			
		

	





	

		

			

				
					
记录运行SiamMask代码时遇到的问题以及解决方法

				
			

			

				

					u014410989的专栏
				

				

					06-30
					
					4052
					
				

			

		

		

			
				
1,代码下载地址
https://github.com/foolwood/SiamMask
2, 我的环境
Ubuntu 16.04

3,遇到的问题




			
		

	





	

		

			

				
					
python 读不懂的代码问题汇总1

				
			

			

				

					qq_22762933的博客
				

				

					09-23
					
					974
					
				

			

		

		

			
				
各种遇到的看不懂的东西

			
		

	





	

		

			

				
					
UserWarning: nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead

				
			

			

				

					weixin_39536859的博客
				

				

					03-10
					
					6537
					
				

			

		

		

			
				
UserWarning: nn.functional.upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead

版本问题导致的
import torch.nn.functional as F
把F.upsample换成F.interpolate就行



			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch速成教程（二） 常用函数

				
			

			

				

					HUASHUDEYANJING的博客
				

				

					09-18
					
					1589
					
				

			

		

		

			
				
所有神经网络模块的基类，自己定义的模型也成为这个类的子类。在对子类赋值之前，必须对父类进行__init__()调用。

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch function

					
最新发布

				
			

			

				

					02-19
				

			

		

		

			
				
对于模型构建过程中涉及的关键组件——如卷积层 (`Conv2d`) 和激活函数 (通过 `F.relu()` 实现) ——同样可以通过上述方法获取详细的参数列表和实例化方式[^2]。  此外，除了直接查阅在线资源外，观看教程视频也是一...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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