神经网络的基本骨架-nn.Moudle的使用

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Module是Contains中最常用的模块，Contains是用来构建神经网络架构的。

Contains官方文档
神经网络的基本骨架-nn.Moudle的使用官方文档
根据官方文档的示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Model(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))return F.relu(self.conv2(x))

步骤：使用神经网络的基本骨架-nn.Moudle,主要可以分为三步吧。

创建一个类继承nn.Module
继承nn.Module的初始化加上自己的初始化
重写forword方法

对官方文档这部分代码的解释：

def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))return F.relu(self.conv2(x))

看图，很形象的。

nn.Moudle使用示例：

import torch
from torch import nn# 创建一个类继承nn.Module
class Tudui(nn.Module):# 继承nn.Module的初始化def __init__(self):super().__init__()# 重写forword方法def forward(self,input):output = input+1return output# 创建一个类对象
obj = Tudui()
x = torch.tensor(1.0)
# 往类对象中传入参数并接收结果
output = obj(x)
# 输出结果
print(output)

代码运行结果：

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