淺析PyTorch中nn.Module的使用
torch.nn.Modules 相當(dāng)于是對(duì)網(wǎng)絡(luò)某種層的封裝，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和一些操作
torch.nn.Module 是所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的基類
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初始化部分：
def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forward_hooks = OrderedDict() self._forward_pre_hooks = OrderedDict() self._state_dict_hooks = OrderedDict() self._load_state_dict_pre_hooks = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self.training = True
屬性解釋：
- _parameters：字典，保存用戶直接設(shè)置的 Parameter
- _modules：子 module，即子類構(gòu)造函數(shù)中的內(nèi)容
- _buffers：緩存
- _backward_hooks與_forward_hooks：鉤子技術(shù)，用來提取中間變量
- training：判斷值來決定前向傳播策略
方法定義：
def forward(self, *input): raise NotImplementedError
沒有實(shí)際內(nèi)容，用于被子類的 forward() 方法覆蓋
且 forward 方法在 __call__ 方法中被調(diào)用：
def __call__(self, *input, **kwargs):
for hook in self._forward_pre_hooks.values():
hook(self, input)
if torch._C._get_tracing_state():
result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
else:
result = self.forward(*input, **kwargs)
...
...
實(shí)例展示
簡(jiǎn)單搭建：
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__()
self.hidden = nn.Linear(n_feature, n_hidden)
self.out = nn.Linear(n_hidden, n_output)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.hidden(x))
x = self.out(x)
return x
Net 類繼承了 torch 的 Module 和 __init__ 功能
hidden 是隱藏層線性輸出
out 是輸出層線性輸出
打印出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)：
>>> net = Net(n_feature=10, n_hidden=30, n_output=15) >>> print(net) Net( (hidden): Linear(in_features=10, out_features=30, bias=True) (out): Linear(in_features=30, out_features=15, bias=True) )
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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