torch.nn模块

torch.nn模块是PyTorch中非常重要的模块，用于搭建神经网络。它提供了各种用于构建神经网络的类和函数，包括各种类型的层、损失函数、优化器等。

在torch.nn模块中，可以使用model.parameters()来获取模块及其子模块的参数。参数recurse控制是否递归地获取所有子模块的参数。如果recurse为True，则会返回当前模块及所有子模块的参数；如果recurse为False，则只返回当前模块直接的参数。可以通过遍历这些参数来获取参数的类型和大小。

此外，torch.nn模块还提供了添加子模块的方法，可以使用add_module(name, module)来向当前模块添加一个子模块。通过指定name参数来为子模块命名，然后可以通过该名称在当前模块中访问子模块。被添加的子模块可以是任意的torch.nn模块。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.nn模块](https://blog.csdn.net/weixin_43763731/article/details/90550123)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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