lua，torch，nn模块入门笔记

最新推荐文章于 2025-05-08 12:11:49 发布
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https://blog.youkuaiyun.com/hejunqing14/article/details/52162970
torch.nn
Rhett_Butler0922的博客
04-25 1588
torch.nn是 PyTorch 提供的一个模块化工具集，专为构建和训练神经网络设计。模块化：通过nn.Module基类，用户可以像搭积木一样组合各种层、激活函数和损失函数，构建复杂模型。动态计算图：PyTorch 的动态计算图（eager execution）允许在运行时定义和修改网络结构，适合研究和快速原型开发。灵活性与控制力：用户可以轻松自定义层、损失函数或前向传播逻辑，同时保留对底层张量操作的访问权限。易用性。
「解析」nn.Identity()
最新发布
绿色羽毛
10-24 287
本文介绍了PyTorch中的nn.Identity()操作，它直接返回输入数据不做任何修改。主要用途包括：1）作为模型构建中的占位符，根据条件跳过计算步骤；2）在残差网络中实现快捷连接；3）封装无操作层保持模型结构一致。文章提供了代码示例，展示其输入输出相等的特性，并指出其作为跳过连接和条件层构建的实际应用价值。nn.Identity()是一个轻量级但灵活的网络组件，能简化代码结构而不影响计算效率。
torch、lua操作
weixin_40952784的博客
05-15 751
转载自：https://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/52162970 通常，一个网络在torch中被称为一个模块Module.里面主要有4个函数：forward(),backward(),zeroGradParameters()和updateParameters()。这些函数的使用方法如下： forward(input) 给定输入，计算...
torch学习笔记3.1：实现自定义模块(lua)
July's Pensieve
11-05 3019
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。我们来实现一
torch学习笔记3.2：实现自定义模块(cpu)
July's Pensieve
11-06 2090
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。 我们来实现
torch学习笔记3.3：实现自定义模块(gpu)
July's Pensieve
11-06 2664
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。 我们来实现
torch学习笔记1：实现自定义层
July's Pensieve
10-21 3784
当我们要实现自己的一些idea时，torch自带的模块和函数已经不能满足，我们需要自己实现层（或者类），一般的做法是把自定义层加入到已有的torch模块中。实现lua实现如果自定义层的功能可以通过调用torch中已有的函数实现，那就只需要用lua实现，torch的文档中也提供了简单的说明。 现在我们来实现一个NewClass： - 在torch目录下（torch/extra/nn/）创建文件Ne
torch.nn的用法
qq_43534083的博客
05-22 1064
torch.nn提供了各种类型的神经网络层，如全连接层、卷积层、循环神经网络等。这些层可以通过继承类来自定义，也可以直接使用torch.nn模块中提供的预定义层。
PyTorch torch.nn 参考手册
qq_25502783的博客
04-11 955
PyTorch 的 模块是构建和训练神经网络的核心模块，它提供了丰富的类和函数来定义和操作神经网络。以下是 模块的一些关键组成部分及其功能：1、nn.Module 类：2、预定义层（Modules）：3、容器类：4、损失函数（Loss Functions）：5、实用函数接口（Functional Interface）：6、初始化方法：
十、非线性激活函数
beyond谚语的博客
08-21 648
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基础：神经网络工具箱torch.nn(nn.Module类)
weixin_42782833的博客
06-21 7186
perception.py import torch from torch import nn #首先建立一个全连接的子module，继承nn.Module class Linear(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim): super(Linear, self).__init__() #调用nn.Module的构造函数 #使用nn.Parameter来构造需要学习的参数 self.w
机器学习库 | PyTorch：torch.nn
记录风老师成长的个人博客
05-08 792
需安装torchinfo库# 定义网络nn.ReLU(),# 实例化网络# 显示模型摘要SimpleNetnn.init控制权重初始化策略# 定义网络# 自定义初始化init.xavier_normal_(self.fc.weight) # Xavier初始化init.constant_(self.fc.bias, 0.1) # 偏置初始化为0.1# 实例化网络# 查看参数print("权重初始化值:", net.fc.weight)
Pytorch入门（二）——torch.nn模块
Mono的博客
07-14 434
torch.nn.Conv1d()：1D卷积；torch.nn.ConvTranspose1d()：1D转置卷积；torch.nn.Conv2d()：2D卷积；torch.nn.ConvTranspose2d()：2D转置卷积；torch.nn.Conv3d()：3D卷积；torch.nn.ConvTranspose3d()：3D转置卷积；torch.nn.Conv2d()输入张量的格式为(N,C,H,W)，N为样本数；C为输入通道数；H和W为图片长宽。
torch.nn库
jjw_zyfx的博客
08-22 660
Parameter ParameterList ParameterDict Linear conv2d ReLU MaxPool2d MSELoss functional Sequential ModuleList ModuleDict Module init中包括各种初始化函数 xavier_uniform_使用均匀分布初始化w
机器学习&&深度学习——torch.nn模块
m0_52380556的博客
07-21 2925
机器学习&&深度学习——torch.nn模块
掌握Torch自定义模块实现与应用教程
在Torch框架中实现自定义模块，通常需要继承自`nn.Module`，这是Torch框架中所有模块的基类。自定义模块需要实现`forward`方法，该方法定义了数据通过模块时的前向传播操作。在定义模块时，还可以重写如`backward`、...
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