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。

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类，该类继承自FairseqEncoder类。在初始化方法中，它首先调用父类的初始化方法，并将dictionary参数设为None。然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。

接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该对象用于对图节点特征进行编码。它具有一些参数，如头数（num_heads）、原子数（num_atoms）、入度数（num_in_degree）、出度数（num_out_degree）、隐藏维度（hidden_dim）和层数（n_layers）。

然后，它创建了两个列表：linear和batch_norms。这些列表用于存储线性层和批归一化层的实例。它通过循环来创建多个线性层和批归一化层，并将它们添加到相应的列表中。

最后，它创建了一个线性层graph_pred_linear，该层将嵌入维度映射到类别数。这个线性层用于图预测任务中的分类操作。