torch.nn.modulelist的作用是什么

时间: 2024-05-19 08:16:56 浏览: 137
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

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。
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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)

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优化这段代码来提高运行速度：import torch.nn as nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) outputs = [linear(chunk) for linear, chunk in zip(self.linears, chunks)] return torch.cat(outputs, dim=1)

self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0) weights = ...

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