build_model
时间: 2023-10-04 17:04:13 浏览: 38
build_model()函数是一个用于构建神经网络模型的函数。根据引用\[1\]的描述,该函数的大致流程如下图所示。具体来说,该函数可能包括创建模型的各个层、定义模型的参数、设置模型的优化器等步骤。在引用\[2\]中,我们可以看到该函数会打印出模型的结构以及每个层的参数信息。通过调用model.named_parameters()方法,我们可以获取模型中每个层的权重和偏置,并打印出它们的大小和前两个值。此外,引用\[3\]还展示了如何使用该模型进行推理,即将输入数据传入模型并通过softmax函数获得归一化的概率向量,最后通过argmax方法获取预测的类别。综上所述,build_model()函数的作用是构建神经网络模型,并提供了一些关于模型结构和参数的信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MMEditing代码阅读笔记一:main()函数中的build_model()](https://blog.csdn.net/MZYYZT/article/details/129846104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【PytorchBasics】Build Model](https://blog.csdn.net/Ivan3Q/article/details/127081836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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