Linear

Linear 的注册方式有两种。

第一种是冒号初始化时注册，如下

struct Net : torch::nn::Module {Net(int64_t N, int64_t M): fc(register_module("fc", torch::nn::Linear(N, M))) {b = register_parameter("b", torch::randn(M));}torch::Tensor forward(torch::Tensor input) {return fc(input) + b;}torch::nn::Linear fc;torch::Tensor b;
};

第二种是使用 nullptr 初始化，然后在构建函数内部赋值注册

struct Net : torch::nn::Module {Net(int64_t N, int64_t M) {fc = register_module("fc", torch::nn::Linear(N, M));b = register_parameter("b", torch::randn(M));}torch::Tensor forward(torch::Tensor input) {return fc(input) + b;}torch::nn::Linear fc(nullptr);torch::Tensor b;
};

Linear 的使用方式也有两种。

fc(input);

或者

fc->forward(input);

Conv2d & BatchNorm2d

Impl 意为接口，TORCH_MODULE(Net) 可以将之改为模块持有人模型，即引用语义。具体请参考模块所有权。

struct NetImpl : torch::nn::Module {NetImpl(int k) : conv1(torch::nn::Conv2dOptions(k, 256, 4).bias(false)),batch_norm1(256),conv2(torch::nn::Conv2dOptions(256, 128, 3).stride(2).padding(1).bias(false)),batch_norm2(128),conv3(torch::nn::Conv2dOptions(128, 64, 4).stride(2).padding(1).bias(false)),batch_norm3(64),conv4(torch::nn::Conv2dOptions(64, 1, 4).stride(2).padding(1).bias(false)){// register_module() is needed if we want to use the parameters() method later onregister_module("conv1", conv1);register_module("conv2", conv2);register_module("conv3", conv3);register_module("conv4", conv4);register_module("batch_norm1", batch_norm1);register_module("batch_norm2", batch_norm2);register_module("batch_norm3", batch_norm3);}torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {x = torch::relu(batch_norm1(conv1(x)));x = torch::relu(batch_norm2(conv2(x)));x = torch::relu(batch_norm3(conv3(x)));x = torch::tanh(conv4(x));return x;}torch::nn::Conv2d conv1, conv2, conv3, conv4;torch::nn::BatchNorm2d batch_norm1, batch_norm2, batch_norm3;
};
TORCH_MODULE(Net);

Pool & ReLU

因为这两个模块没有参数，所以注册与否都可以，可以直接使用

x = torch::max_pool2d(/*tensor=*/x, /*kernel_size=*/3, /*stride=*/2, /*padding=*/1, /*dilation=*/1, /*ceil_mode=*/true);
x = torch::relu(/*inplace=*/true)

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