nn.modellist
时间: 2023-10-04 21:04:17 浏览: 44
`nn.ModuleList` 是一个用于存储多个 `nn.Module` 的容器,可以像列表一样进行索引和迭代。与 Python 列表不同的是,`nn.ModuleList` 中的所有模块都会自动地加入到计算图中,因此可以支持自动求导。
`nn.ModuleList` 通常用于存储一组相似的子模块(如多层卷积神经网络中的卷积层),这样可以方便地对它们进行管理和调用。例如:
```
import torch.nn as nn
class MyCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCNN, self).__init__()
self.conv_layers = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2)
])
self.linear_layers = nn.ModuleList([
nn.Linear(64 * 14 * 14, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10)
])
def forward(self, x):
for layer in self.conv_layers:
x = layer(x)
x = x.view(-1, 64 * 14 * 14)
for layer in self.linear_layers:
x = layer(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个 `MyCNN` 类,其中包含两个 `nn.ModuleList`,分别存储了卷积层和全连接层。在 `forward` 方法中,我们依次遍历这些层,并将输入 `x` 依次经过它们,得到最终的输出。