nn.modulelist和nn.sequential
时间: 2023-03-25 21:05:05 浏览: 75
nn.modulelist和nn.sequential都是PyTorch中用于构建神经网络的模块。
nn.modulelist是一个模块容器,可以将多个子模块添加到其中。它可以像列表一样进行索引,也可以像普通的nn.Module一样进行前向传播和反向传播。nn.modulelist的主要作用是方便管理和组织多个子模块。
nn.sequential是一个有序的模块容器,可以将多个子模块按照顺序添加到其中。它可以像列表一样进行索引,也可以像普通的nn.Module一样进行前向传播和反向传播。nn.sequential的主要作用是方便构建顺序模型,即按照一定的顺序将多个子模块组合成一个完整的神经网络。
相关问题
对pytorch中nn.modulelist 和 nn.sequential详解
pytorch 是一个高效的深度学习框架,其中nn.modulelist 和 nn.sequential是常用的模块。这两种模块都可以用于创建深度学习网络,并且能够实现自动求导。nn.sequential 是一个有序的容器,其中每个模块按照传入的顺序依次进行计算。nn.modulelist 是一个无序的容器,其中每个模块都可以以列表的形式存储,且没有特定的计算顺序。
nn.sequential 模块的优点是简单易用,并且可以通过一行代码构建和训练网络。例如,要创建一个简单的两层全连接神经网络,可以如下代码实现:
```
model = nn.Sequential(nn.Linear(784, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10),
nn.Softmax(dim=1))
```
这会定义一个两个全连接层网络以及 ReLU 和softmax 激活函数,输入大小为 784(MNIST 图像大小) ,输出大小为 10(10 个数字)。 nn.modulelist 是一个更加灵活的容器,可以在其中添加任意的子模块。要使用 nn.modulelist,需要先创建一个空的 nn.modulelist,然后手动向其中添加子模块。例如,可以这样创建一个相同的两层全连接网络:
```
model = nn.ModuleList([
nn.Linear(784, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10),
nn.Softmax(dim=1)
])
```
需要注意的是,nn.modulelist 中的子模块顺序可能会影响计算结果,因为没有特定的训练顺序。因此,在使用 nn.modulelist 时应该尽量保证顺序的准确性。
综上所述,nn.sequential 和 nn.modulelist 都是常用的容器,用于组织神经网络中的子模块,它们在不同场景下具有各自的优势。在简单的前向计算中,nn.sequential 更加容易使用;在需要更好的灵活性时,nn.modulelist 可以更好地实现目标。
nn.ModuleList() 和nn.Sequential()的不同
nn.ModuleList()和nn.Sequential()是PyTorch中两种不同的容器类型。它们的主要区别可以总结如下:
1. nn.ModuleList()是一个按顺序存储模块的列表容器。它可以存储不同类型的模块,并且在forward方法中可以自由组合调用这些模块。它类似于Python中的普通列表,可以使用extend、append等方法进行操作。
2. nn.Sequential()是一个按顺序执行的模块容器。它自带了forward()方法,无需显式调用。在nn.Sequential()中,网络层必须按照顺序执行,上一层的输出必须与下一层的输入大小一致。因此,nn.Sequential()适用于顺序执行的模型。