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torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装,包括网络结构以及网络参数和一些操作
torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类
查看源码
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
属性解释:
- _parameters:字典,保存用户直接设置的 Parameter
- _modules:子 module,即子类构造函数中的内容
- _buffers:缓存
- _backward_hooks与_forward_hooks:钩子技术,用来提取中间变量
- training:判断值来决定前向传播策略
方法定义:
def forward(self, *input): raise NotImplementedError
没有实际内容,用于被子类的 forward() 方法覆盖
且 forward 方法在 __call__ 方法中被调用:
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) ... ...
实例展示
简单搭建:
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 类继承了 torch 的 Module 和 __init__ 功能
hidden 是隐藏层线性输出
out 是输出层线性输出
打印出网络的结构:
> 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内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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