nn.sequential(*layers)

时间: 2023-09-09 21:11:45 浏览: 113
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

nn.Sequential(*layers)是一个用于构建神经网络模型的函数。它接受一个可变数量的模型层作为参数，并按照顺序将它们连接起来。在这个例子中，*layers表示将layers列表中的所有元素作为参数传递给nn.Sequential函数。这样做的目的是将layers列表中的所有模型层按照顺序连接起来，形成一个完整的神经网络模型。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* [Pytorch *号传参用法 -- nn.Sequential(*layers)](https://blog.csdn.net/qq_27278957/article/details/120137190)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Pytorch学习 -----nn.Sequential(*layers)](https://blog.csdn.net/weixin_51534401/article/details/128054094)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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pytorch在fintune时将sequential中的层输出方法,以vgg为例

self.extractor = nn.Sequential(*list(vgg.features.children())[:layers_to_extract]) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)) def forward(self, x): feats = [] for layer in self....

nn.Sequential(*layers)

nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个模型容器，可以按顺序将多个层组合成一个神经网络模型。这个容器会按照传入的参数顺序依次执行每个层，并将每个层的输出作为下一个层的输入，最终输出最后一个层的结果。 *...

return nn.Sequential(*layers)

return nn.Sequential(*layers)是一个返回一个包含给定图层的序列的函数。其中，nn.Sequential是一个用于构建神经网络模型的类，它可以接受一系列的网络层作为参数，并按照顺序将它们组合成一个神经网络模型。*...

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nn.sequential(*layers)用法

b'nn.sequential(*layers)\xe7\x94\xa8\xe6\xb3\x95' 是 PyTorch 深度学习框架中一种创建神经网络的方式，该方法将多个神经网络层按顺序排列起来，形成一个神经网络模型。其中 *layers 是指多个神经网络层的集合，用...

self.base_layers = nn.Sequential(*layers)

这段代码是将上面提到的layers列表中的所有层按顺序组成一个新的神经网络模型，并将其存储在变量self.base_layers中...这里使用了Python中的unpacking语法（*）将layers列表中的层作为参数传递给nn.Sequential()函数。

nn.Sequential(*layers)什么意思

这个类的构造函数接收一系列的神经网络层作为输入，使用 *layers 的语法可以将这些层打包成一个元组传入 nn.Sequential 中。下面是一个例子： import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Linear...

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nn.Sequential(*layers)是一个PyTorch的模型容器，它将一系列的网络层按照顺序组合在一起形成一个神经网络模型。传入的参数是一个或多个网络层，每个网络层都是一个PyTorch的nn.Module对象。当使用nn.Sequential(*...

self.network = nn.Sequential(*layers)

因此，self.network = nn.Sequential(*layers)的作用是将layers中定义好的神经网络层按照顺序连接起来，赋值给self.network，以构建一个完整的神经网络模型。 ### 回答3： self.network = nn.Sequential(*layers) ...

self.conv = nn.Sequential(*layers)

在这里，nn.Sequential() 函数被用来组织多个卷积层，这些卷积层被传递给该函数作为参数 *layers，并以顺序的方式被堆积在一起。 具体来说，nn.Sequential() 函数接收一个或多个 PyTorch 的模块作为输入，将...

self.layers_1 = torch.nn.Sequential(*layers[:3])

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nn.Sequential(*layers)中的*是什么意思

在这里，*layers 表示将传入的参数 layers 解包成一个个独立的参数，然后传递给 nn.Sequential() 函数。也就是说，如果传入的参数为 [layer1, layer2, layer3]，则 *layers 将其解包成 layer1, layer2, layer3 三个...

self.main = nn.Sequential(*layers)什么意思

这行代码是在构建一个神经网络模型，其中layers是一个包含多个神经网络层的列表，*layers表示将这个列表中的所有层作为参数传递给nn.Sequential()函数，然后将它们按照顺序组合成一个神经网络模型。self.main是这个...

nn.Sequential(*layers)星号什么意思

星号 * 在 Python 中可以用来解包可迭代...换句话说，nn.Sequential(*layers) 的作用就是将 layers 中的所有层依次添加到 nn.Sequential 中，相当于使用 nn.Sequential(layer1, layer2, layer3, ...) 的方式添加层。

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))：将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。 - self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch....

def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion), ) layers = [] layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample)) self.inplanes = planes * block.expansion for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.inplanes, planes)) return nn.Sequential(*layers)

这段代码是一个 _make_layer 方法的实现，用构建 ResNet 的层它接受参数 ，planes，blocks 和 stride。...最后，通过使用 nn.Sequential(*layers) 将列表中的元素组合成一个序列，并返回这个序列。

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

它的初始化函数接受四个参数：backbone，num_channels，name和return_interm_layers，其中backbone表示VGG的主干网络，num_channels表示输出的通道数，name表示VGG的名称，return_interm_layers表示...

self.main = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.main(x)中x如何输入

这段代码是一个神经网络模型的定义，其中x是输入数据。在使用该模型进行预测时，需要将输入数据x作为参数传递给forward函数，例如：model = MyModel() output = model.forward(x)。其中x可以是一个张量或一个numpy...

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