nn.sequential(ordereddict

时间: 2023-05-01 07:07:12 浏览: 162
PDF

对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

b'nn.sequential(ordereddict' 指的是 PyTorch 模型中的一个序列容器，它可以接收一个有序字典作为参数，并按照字典里的顺序依次执行其中的操作。其中， ordereddict 是 PyTorch 中的一个有序字典类，可以保证字典中的元素按照插入的顺序排列。使用这个序列容器可以方便地按照一定的顺序组合模型中的各个层和操作，从而构建更加复杂的模型结构。
阅读全文

相关推荐

pdf

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

- F.ReLU 是 PyTorch 的功能性（functional）接口，它是 torch.nn.functional 模块的一部分，提供单次函数调用的功能。 - F.ReLU 不是 nn.Module 的实例，所以它不能直接添加到 nn.Sequential 中。它...
pdf

深度学习–第9篇: Pytorch模型创建与nn.Module

- **torch.nn**: 这是PyTorch的神经网络模块，包含了各种预定义的层和损失函数，如nn.Linear（全连接层）、nn.Conv2d（卷积层）等。 - **nn.Module**: 每个自定义的神经网络模型都应该继承nn.Module，并在...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：BackboneBase_VGG和Backbone_VGG以及一个函数build_backbone。 BackboneBase_VGG类是VGG的基础类，用于构建VGG神经网络...

self.mlp = nn.Sequential(OrderedDict([ ("c_fc", nn.Linear(d_model, d_model * 4)), ("gelu", QuickGELU()), ("c_proj", nn.Linear(d_model * 4, d_model)) ]))

1. nn.Linear(d_model, d_model * 4): 输入层是d_model维，输出层是d_model * 4维，即将输入向量映射到一个更高维度的空间。 2. QuickGELU(): 快速的GeLU激活函数，将线性变换的结果进行非线性变换。 3. nn....

nn.Sequential，nn.module

可以通过传入一个有序模块列表或者使用OrderedDict来构建Sequential。例如，可以使用nn.Sequential来定义一个包含多个卷积层和激活函数的网络模型。 nn.Module是所有神经网络模块的基类。所有自定义的神经网络模块...

nn.Linear与nn.Sequential有什么区别？

可以使用多种方式创建nn.Sequential，包括将层对象按顺序传递、使用OrderedDict或动态添加层。 区别： - nn.Linear是一个单独的层，用于定义线性变换，而nn.Sequential是一个容器，用于组合多个层对象。 - nn....

nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv', StdConv2d(3, width, kernel_size=7, stride=2, bias=False, padding=3)), ('gn', nn.GroupNorm(32, width, eps=1e-6)), ('relu', nn.ReLU(inplace=True)), # ('pool', nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0)) ]))什么意思

这是一个 PyTorch 中的 nn.Sequential 模型，由三个层组成： 1.卷积层（'conv'），使用 StdConv2d 函数定义，输入通道数为 3，输出通道数为 width，卷积核大小为 7，步幅为 2，填充为 3，不使用偏置。 2.GroupNorm...

self.layer=nn.Sequential

self.layer=nn.Sequential是一个神经网络模型中的一层，它包含了一系列的线性层和激活函数。在给定的代码中，self.layer定义了一个有序字典(OrderedDict)，其中包含了三个线性层（linear1、linear2和linear3）以及两...

nn.Sequential()做一个融合

net3= nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv', nn.Conv2d(3, 3, 3)), ('batchnorm', nn.BatchNorm2d(3)), ('activation_layer', nn.ReLU()) ])) 以上三种方式都可以用来创建一个包含卷积层、批量归一化层和...

解释这段代码class PNet(nn.Module): def __init__(self, is_train=False): super(PNet, self).__init__() self.is_train = is_train self.features = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(3, 10, 3, 1)), ('prelu1', nn.PReLU(10)), ('pool1', nn.MaxPool2d((2,5), ceil_mode=True)), ('conv2', nn.Conv2d(10, 16, (3,5), 1)), ('prelu2', nn.PReLU(16)), ('conv3', nn.Conv2d(16, 32, (3,5), 1)), ('prelu3', nn.PReLU(32)) ])) self.conv4_1 = nn.Conv2d(32, 2, 1, 1) self.conv4_2 = nn.Conv2d(32, 4, 1, 1) def forward(self, x): """ Arguments: x: a float tensor with shape [batch_size, 3, h, w]. Returns: b: a float tensor with shape [batch_size, 4, h', w']. a: a float tensor with shape [batch_size, 2, h', w']. """ x = self.features(x) a = self.conv4_1(x) b = self.conv4_2(x) if self.is_train is False: a = F.softmax(a, dim=1) return b, a

这段代码定义了一个名为PNet的类，它是nn.Module的子类。该类的构造函数__init__接受一个is_train参数（默认为False），表示当前是否处于训练模式。 PNet的网络结构包含一个特征提取器features，它由多个卷积层和...

python torch.Sequential

在引用中，CLASStorch.nn.Sequential(arg:OrderedDict[str,Module])是构造函数的一种表示方式，其中arg是一个有序字典，按顺序包含了各层的名称和对应的模块。 在引用中的示例代码中，Maweiyi类继承自torch.nn....

nn.Module属性

子模块可以是任何 nn.Module 对象，包括 nn.Sequential 和 nn.ModuleList。 5. _non_persistent_buffers_set: 一个 set，包含该模块所有不持久化的缓存的名称。这些缓存通常是临时变量，例如 BatchNorm 中的保存的...

nn.Conv2d参数顺序

model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)), ('relu1', nn.ReLU()), ('conv2', nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)), ('relu...

AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'parameters'

这个错误通常是因为你尝试在一个collections.OrderedDict对象上调用parameters属性...model = nn.Sequential(model_dict) # 现在你可以在model对象上使用parameters属性了 params = list(model.parameters())

我定义的model对象确实是一个collections.OrderedDict，如何改正呢

model = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5), nn.ReLU(), ...

AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'cuda'这个错误

model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)), ('relu1', nn.ReLU()), ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)), ('relu2', nn.ReLU()) ])) model = model.cuda() # 将模型转移到 GPU 上 ...
pdf

基于pytorch中的Sequential用法说明

model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1, 20, 5)), # 名为'conv1'的第一层 ('relu1', nn.ReLU()), # 名为'relu1'的激活层 ('conv2', nn.Conv2d(20, 64, 5)), # 名为'conv2'的第二层 ('relu2...

Traceback (most recent call last): File "D:\162040229\2023DataFusion\network_test.py", line 100, in <module> output = mynet(image) TypeError: 'collections.OrderedDict' object is not callable

这个错误通常是因为你在代码中使用了一个 collections.OrderedDict 对象，然而你将其当做了一个函数来调用。你需要检查一下你的代码，看看是否在 mynet 中的某个地方调用了一个字典对象。 如果 mynet 是一个...

pytorch Sequential

这种方式可以通过调用torch.nn.Sequential(arg:OrderedDict[str,Module])来实现。 第二种方式是使用可变数量的参数来定义网络结构，其中每个参数都是一个神经网络模块。这种方式可以通过调用torch.nn.Sequential...

最新推荐

recommend-type

pytorch中获取模型input/output shape实例

if not isinstance(module, nn.Sequential) and \ not isinstance(module, nn.ModuleList) and \ not (module == model): hooks.append(module.register_forward_hook(hook)) # 检查是否有多个输入到网络 if ...
recommend-type

ProtoBuffer3文件转成C#文件Unity3D工具

在Unity3D编辑器中一键将文件夹下的Proto文件转成C#文件。 此资源中包含Protobuf3相关dll和生成工具压缩包。
recommend-type

企业员工岗前培训管理系统 SSM毕业设计 附带论文.zip

企业员工岗前培训管理系统 SSM毕业设计 附带论文 启动教程:https://www.bilibili.com/video/BV1GK1iYyE2B
recommend-type

软考冲刺 - 软考相关知识点

软考冲刺 - 软考相关知识点
recommend-type

毕业设计之mimo系统中中最大比合并和空时编码的性能研究

本程序对mimo系统中中最大比合并和空时编码的性能研究
recommend-type

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
recommend-type

在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
recommend-type

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。