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。

#include <torch/extension.h> torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2) { return input1 + input2; } std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output) { return {grad_output, grad_output}; } PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) { m.def("forward", &my_add_forward, "MyAdd forward"); m.def("backward", &my_add_backward, "MyAdd backward"); }

这段代码是一个使用C++编写的PyTorch扩展，实现了一个自定义的加法操作，包括前向传播和反向传播。

其中，`torch::Tensor my_add_forward(const torch::Tensor& input1, const torch::Tensor& input2)` 函数定义了加法操作的前向传播，接受两个输入张量，并返回它们的和。

`std::vector<torch::Tensor> my_add_backward(const torch::Tensor& grad_output)` 函数定义了加法操作的反向传播，接受一个梯度张量，并返回一个长度为2的张量数组，其中每个张量都是输入张量的梯度。

在 `PYBIND11_MODULE` 中，使用 `m.def` 函数将前向传播和反向传播函数注册到PyTorch扩展中，这样就可以在Python中使用这个自定义操作。其中，`TORCH_EXTENSION_NAME` 是一个宏，它会自动展开为当前扩展的名称。