神经网络 torch.nn---Containers

torch.nn --- PyTorch 2.3 documentation

torch.nn - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io)

nn是Neural Network的简称，帮助程序员方便执行如下的与神经网络相关的行为：

（1）创建神经网络

（2）训练神经网络

（3）保存神经网络

（4）恢复神经网络

torch.nn中的函数简介

Containers（容器）：神经网络的骨架
Convolution Layers：卷积层神经网络 torch.nn---Convolution Layers-CSDN博客
Pooling layers：池化层
Padding Layers：Padding
Non-linear Activations：非线性激活
Normalization Layers：正则化层
Recurrent Layers：循环神经网络层
Transformer Layers：
Linear Layers：
Dropout Layers：

torch.nn中Containers

class torch.nn.Module

所有网络的基类。

你的模型也应该继承这个类。

Module ：对于所有神经网络提供一个基本的骨架，一般定义一个神经网络用如下代码。其中，Model 代表模型的名称，nn.Module 就是继承了这个类的模板。然后我们先用__init__初始化，其中super(Model,self).__init__()指的是对父类进行初始化，后面的部分是根据自己构建的神经网络个性化定制的。之后我们使用forword函数对输入数据进行计算，也可以这么理解：对于一个神经网络，首先输入数据-->使用forword函数计算数据-->输出数据 ，这个过程也叫前向传播。

python 复制代码

import torch
from torch import nn

class Mymodule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Mymodule, self).__init__()

    def forward(self, input):
        output = input+1  #对输入神经网络的数据+1，然后返回
        return output

mymodule = Mymodule()
x = torch.tensor(1.0) #输入神经网络的数据
output = mymodule(x)
print(output) #输出神经网络的数据

神经网络运行过程

为了更好地说明上面代码的运行过程，把debug打到第14行的mymodule = Mymodule()代码上，并点击Step into My Code：

之后一直点击Step into My Code，就可以看到代码的运行过程如下：

在调用demo=Demo()后，首先使用super().__init__()对nn.Module进行初始化
然后设定输入值x，并使用demo(x)将该值传入到forword函数中
forword函数将该值进行加一，并返回output
最后将返回的output输出

torch.nn.Sequential

Sequential --- PyTorch 2.3 documentation

python 复制代码

model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,20,5),
          nn.ReLU(),
          nn.Conv2d(20,64,5),
          nn.ReLU()
        )

在第一个变量名model中，依次执行nn.Convd2d(1,20,5)、nn.ReLU()、nn.Conv2d(20,64,5)、nn.ReLU()四个函数。这样写起来的好处是使代码更简洁。
由此可见，函数nn.Sequential的主要作用为依次执行括号内的函数