pytorch -- torch.nn.Module

  1. 基础

    torch.nn 是 PyTorch 中用于构建神经网络的模块。nn.Module包含网络各层的定义及forward方法。

    在用户自定义神经网络时,需要继承自nn.Module类。通过继承 nn.Module 类,您可以创建自己的神经网络模型,并定义模型的结构和操作。
    torch.nn 模块中常用的一些类和函数

    nn.Linear: 线性层,用于定义全连接层。

    nn.Conv2d: 二维卷积层,用于处理图像数据。

    nn.ReLU: ReLU 激活函数。

    nn.Sigmoid: Sigmoid 激活函数。

    nn.Dropout: Dropout 层,用于正则化和防止过拟合。

    nn.CrossEntropyLoss: 交叉熵损失函数,通常用于多类别分类问题。

    nn.MSELoss: 均方误差损失函数,通常用于回归问题。

    nn.Sequential: 顺序容器,用于按顺序组合多个层。

    还能使用 PyTorch 提供的优化器(如 torch.optim)和损失函数来训练和优化模型。

  2. 使用

python 复制代码
import torch
from torch.nn import Module
class yaya(Module):

    def __init__(self):
        super().__init__()
    def forward(self,input):
        output = input+1
        return output

tu = yaya()
x = torch.tensor(1.0)
output = tu(x)
print(output)
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