解释 net.add_module
时间: 2023-06-11 19:08:27 浏览: 37
`net.add_module` 是 PyTorch 中的一个方法,用于向一个 `nn.Module` 对象添加子模块。子模块可以是 `nn.Module` 对象,也可以是其它类型的对象,只要它们实现了 `forward()` 方法即可。
具体来说,`add_module(name, module)` 方法会将 `module` 对象添加到 `net` 的属性中,并赋予其名称 `name`。这个名称在 `net` 中必须是唯一的。添加完子模块后,可以通过 `net.name` 的方式来访问该子模块。
例如,假设 `net` 是一个 `nn.Module` 对象,我们可以通过以下代码向其中添加一个名为 `conv1` 的卷积层子模块:
```
import torch.nn as nn
net.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1))
```
这样,我们就可以通过 `net.conv1` 来访问这个子模块了。
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解释net.add_module(f'block {i}', block1())
这行代码使用了 PyTorch 的 nn.Module 类中的 add_module() 方法,它允许我们向一个 nn.Module 对象中添加子模块。在这里,我们添加了一个名为 "block i" 的子模块,其中 i 是一个整数变量,它表示我们正在添加的子模块的编号。我们将传递给 add_module() 方法的第二个参数是一个 nn.Module 对象,它在这里是 block1() 的实例化。这个实例化会创建一个新的 block1 对象,并将其添加到当前 nn.Module 对象中,成为其一个子模块。这个方法的作用是方便我们在后续的代码中通过名称来查找和访问这个子模块。
self.add_module
I'm sorry, as an AI language model, I don't have enough context to understand what you're referring to. Could you please provide more information or context about "self.add_module"?