PyTorch - nn.Module的功能等价物 - 腾讯云开发者社区

本节将介绍在pytorch中非常重要的类：nn.Module。...class MyNN(nn.Module): def __init__(self, inp, outp): # 初始化自己定义的类 super(MyNN, self...这个类有哪些功能？...nn.Module提供了很多已经编写好的功能，如Linear、ReLU、Sigmoid、Conv2d、ConvTransposed2d、Dropout... 书写代码方便。...class Faltten(nn.Module): def __init__(self): super(Faltten, self).

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PyTorch模型创建与nn.Module

文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程也可获取。...本次重点就在于nn.Model的解析： nn.Module nn.Module 有 8 个属性，都是OrderDict(有序字典)的结构。...在 LeNet 的__init__()方法中会调用父类nn.Module的__init__()方法，创建这 8 个属性。..._modules = OrderedDict() _parameters 属性：存储管理 nn.Parameter 类型的参数 _modules 属性：存储管理 nn.Module 类型的参数 _buffers...和nn.Linear()都继承于nn.module，即一个 module 都是包含多个子 module 的。

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探讨pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数

backward()在pytorch中是一个经常出现的函数，我们一般会在更新loss的时候使用它，比如loss.backward()。...正文本文要说明的两个backward，一个nn.Module中的backward()和torch.autograd.Function中的backward()，其实有一个是假的backward()。...Fake Backward 很容易发现，我们在自己定义一个全新的网络层的时候会继承nn.Module，但是我们只需要实现__init__和forward()即可，不需要实现也没必要实现backward(...上面定义的backward称为fake backward函数，也就是假的backward函数，不会在pytorch的自动求梯度图中执行。...但是为什么这么写，在pytorch官方0.3.0的教程中，可以在loss更新的时候，不使用loss.backward(),而是直接使用类中的.backward()方法然后返回loss即可。

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探讨pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数

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【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 Pytorch 提供的许多高级 API，而无需自己实现。...下面展示了一个可以从nn.Module创建的最简单的神经网络类的示例。基于 nn.Module的类的最低要求是覆盖__init__()方法和forward()方法。...在这个类中，定义了一个简单的线性网络，具有两个输入和一个输出，并使用 Sigmoid()函数作为网络的激活函数。...import torch from torch import nn class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self):

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关于PyTorch继承nn.Module出现raise NotImplementedError的问题解决方案

问题描述：解决方法： NotImplementedError 错误：子类没有完成父类的接口，在此就是父类（nn.Module）中的 forward 方法在子类中没有定义，则会自动调用 nn.Module...中的forward方法，而 nn.Module 中的 forward 是 raise 将错误抛出。...）果然forward拼写成了forword 总结：在网上查询资料后，还有一些会导致报错NotImplementedError 比如在 nn.Sequential 中有forward方法的定义：...在 nn.ModuleList 中有 insert, append, extend 方法，但是没有 forward 的定义，所以会出现 NotImplementedError。...而我的错误则是最基本的拼写错误,大家报错后首先需要检查自己的代码有没有语法错误，拼写错误，这样会节省很多时间。

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如何使用PyTorch的量化功能？

PyTorch 1.3 开始正式支持量化，在可量化的 Tensor 之外，PyTorch 开始支持 CNN 中最常见的 operator 的量化操作，包括： 1....我们来看一个典型的静态量化模型的推理过程： import torch import torch.nn as nn class CivilNet(nn.Module): def __init__...而 QAT 则不一样，是指在训练过程中就开启了量化功能。 QAT 需要五部曲，说到这里，你可能想到了静态量化，那不妨对比着来看。 1....总结那么如何更方便的在你的代码中使用 PyTorch 的量化功能呢？...），我们只需要简单的打开几个开关就可以使用上述的三种量化功能。

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PyTorch 1.3 —新增功能？

作者 | Wabaf Kumar 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 Facebook刚刚发布了PyTorch v1.3，其中包含了一些最期待的功能。...将简要介绍所有这些内容，并将链接到其他一些重要功能。命名张量 PyTorch v1.3最终添加了对命名张量的支持，该功能使用户可以使用显式关联的名称访问张量尺寸，而无需记住尺寸编号。...其中一些功能是： https://github.com/pytorch/pytorch/releases TPU支持Google Cloud上的PyTorch。...此外，如果要将代码从先前版本的PyTorch移植到PyTorch v1.3，则需要注意可能会导致错误或意外行为的功能。...其中一些功能是（我直接引用了前面提到的发行说明中的这些更改）：数据类型提升：例如，torch.tensor(5) + 1.5输出一个值为6.5的张量。在早期版本中，输出为6。

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如何搭建带cuda功能的的pytorch？

带cuda功能的pytorch可以利用GPU 加速计算。目前最新的pytorch （注：库的名称是torch）版本是19.0，最新的cuda版本是11.1。...下载链接如下： https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html 可以根据自己的python版本下载对应的文件。...： pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org

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pytorch中一些最基本函数和类

基本类 Tensor： PyTorch中的核心数据结构，可以看作是NumPy数组的等价物，支持各种数学运算和数据处理。...PyTorch中如何实现自定义激活函数？在PyTorch中实现自定义激活函数的步骤如下：创建类并继承nn.Module：首先，需要创建一个类来实现激活函数。...这个类应该继承自PyTorch的nn.Module类，并实现forward()方法。在forward()方法中，应该调用自定义的非线性函数。...高级索引实现卷积： PyTorch提供了高级索引功能，可以实现更复杂的卷积操作。例如，可以使用索引操作来实现特定的卷积模式。...和自定义模型 nn.Module是PyTorch中定义神经网络模型的基类，所有的自定义模型都应该继承自它。

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Pywick：追求功能完备的PyTorch高级训练库

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 ---- 52CV曾经分享过很多CV方面新出的论文和开源技术，我们可以非常明显的感受到，越来越多的人使用PyTorch开发新模型。...一个明显的例子：这篇谷歌最新的轻量级网络论文，最先开源的库竟然几乎全是使用PyTorch！ ?...这倒不是说PyTorch多么友好，其实大家在讨论选择框架问题时，大部分人是在声讨TensorFlow的反人类。有人就觉得其实PyTorch并不完美，想要自己再造轮子，就是下面这位小哥。 ?...achaiah近日开源了一套PyTorch的高级训练框架Pywick，试图紧跟神经网络研究的最前沿，打造更加高级的API。...Pywick支持的语义分割模型： ? Pywick支持的大量的数据增广方法： ? ? Pywick还提供了不平衡数据重采样函数。 Pywick仍在开发中，希望有更多先进的神经网络技术被实现。

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Pytorch常用函数功能使用（一）

tensor([ 0.5856, -1.7095]) tensor([[ 0.5856], [-1.7095]]) tensor([ 0.5856, -1.7095]) Squeeze的功能是进行维度缩减...Squeeze(a,b)中第一个参数a代表传入的张量，b代表要缩减的维数。...tensor([[[ 0.0358, -0.2769]], [[-0.3257, 0.1895]], [[ 1.9278, -0.9444]]]) Unsqueeze的功能与...(tensor([1.0194, 1.3999, 1.0527]), tensor([1, 0, 0])) (tensor([1.3999, 1.0194]), tensor([1, 0])) Max的功能是返回对应维度最大的数以及对应的索引...Max(a,b)中第一个参数a代表传入的张量，b代表要对应的维数。0代表返回每一列的最大值，1代表返回每一行的最大值。

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面向对象编程的方式搭建CNN网络 | PyTorch系列（十三）

PyTorch的nn.Module类众所周知，深层神经网络是由多层结构构成的。这就是网络深的原因。...这意味着PyTorch中的所有层都扩展了nn.Module类，并继承了PyTorch在nn.Module 中的所有内置功能。在面向对象编程中，这个概念被称为继承。...甚至神经网络也会扩展nn.Module的类。这是有道理的，因为神经网络本身可以被认为是一个大的层(如果需要，让它随着时间的推移而下沉)。 PyTorch中的神经网络和层扩展了nn.Module类。...PyTorch神经网络，因为我们现在正在扩展PyTorch的nn.Module基类。...现在我们有了一个Network类，它具有PyTorch nn.Module类的所有功能。（2）将网络的层定义为类属性目前，我们的Network类具有单个虚拟层作为属性。

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Pytorch(一) Pytorch 的安装

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...安装步骤 1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN 2.下载pytorch安装文件，进行pytorch的安装检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有...(因为版本的不同可能在不同的地方) 目录添加到环境变量 3.在命令行下输入 nvcc -V, 出现下列信息说明Cuda安装成功 4.将CuDNN压缩包解压后，下面的三个文件夹复制到Cuda的安装目录下...5.然后执行Demo, 如果Demo中显示PASS则说明安装成功安装Pytorch 官网 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 选择合适的版本...torch/torchvision 都需要安装验证Pytorch 安装成功通过上面输出的信息，说明安装是成功的发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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Pytorch-nn.Module

本节介绍在pytorch中十分重要的“类”：nn.Module。在实现自己设计的层结构功能时，必须要使用自己继承的类。...类的书写如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MyLinear(nn.Module)...（1）nn.Module在pytorch中是基本的复类，继承它后会很方便的使用nn.linear、nn.normalize等。...（2）还可以进行嵌套，便于书写树形结构（3）nn.Module提供了很多已经编写好的功能，如Linear、ReLU、Sigmoid、Conv2d、ConvTransposed2d、Dropout等。...最主要的功能是书写代码方便 self.net = nn.Sequential( # .Sequential()相当于设定了一个容器， # 将需要进行forward的函数代入其中，

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nn.functional和nn.Module

利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。 Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。...这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。其中nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。...除了可以管理其引用的各种参数，还可以管理其引用的子模块，功能十分强大。...二，使用nn.Module来管理参数在Pytorch中，模型的参数是需要被优化器训练的，因此，通常要设置参数为 requires_grad = True 的张量。...同时，在一个模型中，往往有许多的参数，要手动管理这些参数并不是一件容易的事情。 Pytorch一般将参数用nn.Parameter来表示，并且用nn.Module来管理其结构下的所有参数。

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浅谈Pytorch与Torch的关系

当然，Python有很多特性是lua语言不具备的，Python的debug功能比lua强大很多，所以效率也就提升了。...举个例子： pytorch中，我们通过继承nn.Module设计一个层，然后定义我们平常使用的成员函数：__init__和forward，这两个函数相比我们都很熟悉，另外content_hook是一个hook...函数，通常在需要读取中间参数的时候使用： # 这个层是风格迁移中的内容层 class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight...__init__和forward功能相同。...和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的： pytorch: torch: 依赖库区别 Pytorch借助于Python强大的第三方库，已经存在的库可以直接使用

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Pytorch的建议建模-Pytorch入门

“ Tensorflow的bug太多了，我只能转投Pytorch的怀抱” 01 — 最近Tensorflow（下称TF）已死的言论不知道大家是否接收到：放弃支持Windows GPU、bug多，TensorFlow...被吐槽：2.0后慢慢死去 https://zhuanlan.zhihu.com/p/656241342 学习起步困难，但学习的成长过程总能有不断的收获，这种收获感是我们坚持下去的动力之一。...随着谷歌减缓了在Windows上对TF的支持。底层开发者还需要不断学习，避免脱节。所以，Pytorch（下称torch）就成了我们在主流框架下不得不学习的内容之一。...同时，让我们顺带复习一下基本的求导、前馈、权重、Loss等词汇在深度学习里是怎么运作的吧：正文开始：在前文Numpy简述神经网络模型权重搜索原理-Pytorch引文的基础上，我们开始使用torch...意味着构建的模型生效了。 03 — 至此，对于torch的基本入门已经完成。

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深度学习框架量化感知训练的思考及OneFlow的一种解决方案

简单总结一下就是，用户可以基于OneFlow搭建一个动态图模型（即nn.Module，算子的API和Pytorch基本一样），然后调用下面的几行代码就可以完成这个动态图模型（是一个nn.Module）自动在合适的位置插入量化模块生成一个量化模型...ONNX来部署现在似乎还是得基于第一个版本的方案，Pytorch FX这边似乎想直接从nn.Module转到TensorRT，不经过ONNX的中间表示，所以我这里的技术路线还是有点不一样。...基于Pydot可视化动态图模式搭建的模型相信到这里大家对FX有一个了解了，这里最棒的一个功能就是我们可以对nn.Module进行修改，然后返回变化后的nn.Module。...GPU上进行推理，整个过程虽然我开发的波折比较大，但总算完成了基础功能的开发，感谢我的同事们。...总结这篇文章分享的是笔者最近在OneFlow做的一个项目，将Pytorch FX移植到OneFlow之后实现了自动量化感知训练动态图模型(在Pytorch和OneFlow中都称为nn.Module)。

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PyTorch最佳实践，怎样才能写出一手风格优美的代码

而 VS Code 在相对轻量级的编辑器中提供语法高亮和自动补全功能，PyCharm 则拥有许多用于处理远程集群任务的高级特性。...继承 nn.Module 的类必须拥有一个「forward」方法，它实现了各个层或操作的前向传导。一个 nn.module 可以通过「self.net(input)」处理输入数据。...output = self.net(input) PyTorch 环境下的一个简单网络使用下面的模式可以实现具有单个输入和输出的简单网络： class ConvBlock(nn.Module):...PyTorch 环境下的简单残差网络 class ResnetBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, padding_type, norm_layer...地址：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD PyTorch 中该做和不该做的在「nn.Module」的「forward」方法中避免使用 Numpy 代码 Numpy

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PyTorch nn.Module

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