Pytorch 之torch.nn初探 第1关：torch.nn.Module

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分类专栏： educoder人工智能答案 文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2022-10-04 21:37:25 首次发布
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本文介绍了PyTorch中的torch.nn.Module，它是所有神经网络模块的基类，用于构建自定义的神经网络模型。文章通过示例展示了如何声明一个线性模型，并构造一个包含三个序列的变量，同时解释了Module类的关键方法，如forward、train和eval。此外，还强调了在编写代码时需遵循的规范和测试要求。

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神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如：

  • 线性图层 nn.Linear，nn.Bilinear
  • 卷积层 nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d
  • 非线性 nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU
  • 池化层 nn.MaxPool1d，nn.AveragePool2d
  • Recurrent网络 nn.LSTM，nn.GRU
  • 标准化 nn.BatchNorm2d
  • Dropout nn.Dropout，nn.Dropout2d</
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Pytorch 之torch.nn初探第3关：非线性--Nonlinearities
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10-05 1179
在实际应用中，非线性模型往往比线性模型更加适用，而torch.nn中也提供了许多非线性模型供大家使用。让我们一起来看一看吧！
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卷积的本质就是用卷积核的参数来提取原始数据的特征，通过矩阵点乘的运算，提取出和卷积核特征一致的值。卷积层是用一个固定大小的矩形块去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值（注意这里是一个单独的值，不再是矩阵了）。这里我们拿最常用的 conv1d举例说明卷积过程的计算。
pytorch之torch.nn
qiu_huohuo
04-25 1085
PyTorch中的 torch.nn包提供了很多与实现神经网络中的具体功能相 关的类，这些类涵盖了深度神经网络模型在搭建和参数优化过程中的常 用内容，比如神经网络中的卷积层、池化层、全连接层这类层次构造的 方法、防止过拟合的参数归一化方法、Dropout 方法，还有激活函数部 分的线性激活函数、非线性激活函数相关的方法，等等。 首先先看一段代码： import torch from torc...
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说完了NN的构成元素Module，下面可以介绍如何使用PyTorch构建网络了，这部分主要使用了torch.nn包。让我们来看一下它到底是一个多么神奇的工具吧！
Pytorch 之torch.nn初探第4关：卷积--Convolution Layers
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10-05 863
经过前几节的的学习，想必大家对torch.nn有了初步的了解。接下来，向大家介绍神经网络中的一种特殊的定义——卷积层！
Pytorch 之torch.nn初探第5关：池化--Pooling Layers
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10-05 1461
若输入大小: (N,C,L)，输出大小(N,C,Lout​)和池化窗口大小k的关系是如果填充不为零，则输入在两侧都会隐式填充零。参数，stride，padding可以是一个int或一个元素的元组。
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pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的 我们在定义自已的网络的时候，需要继承nn.Module类，并重新实现构造函数__init__构造函数和forward（前向传播）这两个方法。 Pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等，就需要自己来定义一个模型了。 forward方法是必须要重写的，它是实现
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nn.Module基类的构造函数： def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forw...
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这里主要概括性地讲解一下torch.nn中的几个函数的含义。 nn.Flatten() - 顾名思义，就是将张量的几个维度变成一维的，有点类似于matlab中的reshape函数。该函数一般后跟一个nn.Linear()即全连接层。 nn.Linear() - 用于构造一个全连接层，第三个参数bias默认为True，表示会学习一个附加的偏置。 nn.Conv2d() - 表示2维卷积，参数依次为输入通道，输出通道，卷积核尺寸，步长，填充。卷积前后会发生通道和特征尺度的改变。 nn.ReLU() -
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