torch.nn.modulelist

torch.nn.ModuleList是一个用于存储子模块的列表类，它是torch.nn.Module的子类。它可以像Python列表一样进行迭代，但它还具有一些其他的特性，例如可以自动注册子模块，可以将其作为属性访问，可以方便地将其传递给其他模块等。ModuleList通常用于存储一组相似的子模块，例如一组卷积层或一组全连接层。

相关问题

torch.nn.modulelist的作用是什么

torch.nn.ModuleList 是一个 PyTorch 内置的模块，用于组织和管理神经网络中的多个子模块。ModuleList 将其包含的子模块作为 PyTorch 计算图中的一部分进行注册，并在进行前向计算时将其全部调用。这使得神经网络的组织和管理更加方便和灵活，尤其是在需要处理大量参数的大型模型中。同时，ModuleList 还支持 PyTorch 的模型参数优化功能，可以自动更新子模块中的参数值。

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def init(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).init() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()用图像展示这个网络层

抱歉，我这里无法展示图片，但我可以尝试用文字描述一下这个网络层的结构：

这个深度神经网络包含以下几个层：

1. 用户和物品嵌入层，分别使用torch.nn.Embedding定义，输入分别为用户数和物品数，输出维度为n_factors。

2. 多个全连接隐藏层，使用torch.nn.Linear定义，输入维度为n_factors^2（用户和物品嵌入层的输出进行拼接），输出维度为hidden_layers中指定的值。

3. 输出层，使用torch.nn.Linear定义，输入维度为hidden_layers中的最后一个值（如果hidden_layers为空，则输入维度为n_factors^2），输出维度为1。

4. Dropout层，使用torch.nn.Dropout定义，防止过拟合。

5. Sigmoid激活函数，使用torch.nn.Sigmoid定义，将输出值映射到0到1的范围内。