PyTorch nn.Module 一些疑问

在阅读书籍时，遇到了一些不太理解，或者介绍的不太详细的点。

从代码角度学习理解Pytorch学习框架03：神经网络模块nn.Module的了解。

Pytorch 03: nn.Module模块了解

PyTorch模型加载/参数初始化/Finetune

参考文章：PyTorch模型加载/参数初始化/Finetune

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设置model parameters的gradients 为 0 1.概念 import torch import torch.nn as nnx = torch.tensor([3.0],requi ...
pytorch nn.Module.parameters
返回模型的parameters的迭代对象. 1.应用 >>> for param in model.parameters(): >>> print(type(par ...
Pytorch —— nn.Module类(nn.sequential)
对于前面的线性回归模型. Logistic回归模型和神经网络,我们在构建的时候定义了需要的参数.这对于比较小的模型是可行的,但是对于大的模型,比如100 层的神经网络,这个时候再去手动定义参数就显得非 ...
pytorch nn.Module中的self.register_buffer()操作
self.register_buffer() 传入参数:第一个参数传入一个字符串,表示这组参数的名字,第二个就是tensor形式的参数作用:如下将tensor:t注册到模型的 buffers() 属 ...
PyTorch 源码解读之 nn.Module：核心网络模块接口详解
目录 0 设计 1 nn.Module 实现 1.1 常用接口 1.1.1 __init__ 函数 1.1.2 状态的转换 1.1.3 参数的转换或转移 1.1.4 Apply 函数 1.2 属性的增 ...
43_pytorch nn.Module,模型的创建,构建子模块,API介绍,Sequential(序号),ModuleList,ParameterList,案例等（学习笔记）
1.40.PyTorch nn.Module 1.40.1.模型的创建 1.40.2.构建子模块 1.40.3.nn.Module API介绍 1.40.3.1.核心功能 1.40.3.2.查看模块 ...
PyTorch 笔记（14）— nn.module 实现简单感知机和多层感知机
autograd 实现了自动微分系统,然而对深度学习来说过于底层,而本节将介绍 nn 模块,是构建于 autograd 之上的神经网络模块. 1. 简单感知机使用 autograd 可实现深度学习模 ...
PyTorch中nn.Module类中__call__方法介绍
在PyTorch源码的torch/nn/modules/module.py文件中,有一条__call__语句和一条forward语句,如下: __call__ : Callable[-, Any] = ...
【小白学习PyTorch教程】四、基于nn.Module类实现线性回归模型
「@Author:Runsen」上次介绍了顺序模型,但是在大多数情况下,我们基本都是以类的形式实现神经网络. 大多数情况下创建一个继承自 Pytorch 中的 nn.Module 的类,这样可以使用 ...

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