torch add_module

`add_module` 是一个 PyTorch 中的 Module 类的方法，用于向模型中添加子模块。它的语法如下：

add_module(name: str, module: Module) -> None

其中，`name` 是子模块的名称，`module` 是要添加的子模块。

例如，以下代码创建了一个简单的神经网络模型，其中包含两个线性层：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
        self.add_module("linear2", nn.Linear(5, 2))

在 `MyModel` 的构造函数中，首先调用了父类 `nn.Module` 的构造函数，然后通过 `self.linear1` 的方式添加了一个线性层。接着，使用了 `add_module` 方法添加了一个名称为 `linear2` 的线性层。

注意，使用 `add_module` 方法添加的子模块，其名称会被自动添加到模型的 `_modules` 字典中，可以通过 `model._modules` 访问。例如，`model._modules['linear2']` 就可以获取到名称为 `linear2` 的子模块。

相关问题

module 'torch' has no attribute 'add_module

在PyTorch中，`torch.add_module()`函数用于向神经网络模型中添加子模块。它的使用方法如下：

torch.add_module(name, module)

其中，`name`是要为子模块指定的名称，`module`是要添加的子模块对象。这个函数会将子模块添加到当前模型中，并自动给它赋予一个唯一的名称。

如果你遇到了类似“module 'torch' has no attribute 'add_module'”的错误，可能是因为你使用的PyTorch版本不支持该函数。请确保你的PyTorch版本较新，建议升级到最新版本以获得最佳支持。

pytorch add_module

在PyTorch中，`torch.add`函数有多种用法，可以用于执行张量的逐元素加法操作，也可以实现广播加法、标量加法等。

1. 逐元素加法：

   import torch

   # 创建输入张量
   x = torch.tensor([1, 2, 3])
   y = torch.tensor([4, 5, 6])

   # 张量逐元素相加
   z = torch.add(x, y)
   print(z)  # 输出: tensor([5, 7, 9])

2. 广播加法：

   import torch

   # 创建输入张量
   x = torch.tensor([[1,2], [3, 4]])
   y = torch.tensor([1, 2])

   # 广播加法，y会被自动扩展为与x相同的形状
   z = torch.add(x, y)
   print(z)  #