FReLU(nn.Module)中的nn.Module是传入的参数还是父类

在这个情况下，nn.Module是父类。FReLU是一个继承自nn.Module的自定义模块，它重写了nn.Module中的一些方法以实现新的功能。在Python中，通过在类定义中将父类作为参数传入来实现继承。因此，FReLU(nn.Module)中的nn.Module表示FReLU是从nn.Module类继承而来的。

相关问题

nn.Sequential，nn.module

nn.Sequential和nn.Module是PyTorch中用于构建神经网络的两个重要概念。

nn.Sequential是一个顺序容器，它按照传入构造函数的顺序将模块添加到网络中。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都应该继承自nn.Module，并实现forward方法。nn.Module提供了一些常用的方法和属性，比如parameters()方法用于获取模型中的可学习参数，以及to(device)方法用于将模型移动到指定的设备上。

nn.Sequential是nn.Module的子类，作为一个有序的容器，它将模块按照传入构造器的顺序依次添加到计算图中执行。

综上所述，nn.Sequential是一个用于按顺序构建神经网络的容器，而nn.Module是所有神经网络模块的基类。它们在构建神经网络模型时起到了不同的作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

class Conv_ReLU_Block(nn.Module):#定义了ConvReLU()类，继承了nn.Module父类。 def __init__(self): super(Conv_ReLU_Block, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#定义了对象变量self.conv，属性是{nn.Conv2d()}对象，实际上self.conv是{nn.Conv2d()}类的实例化，实例化时需要参数。 self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x):#定义了forward()方法，对输入进行操作 return self.relu(self.conv(x))#卷积和激活的一个框，下次可以直接调用

这段代码实现了一个名为 Conv_ReLU_Block 的类，它包含一个卷积层和一个 ReLU 激活函数。在构造函数中，使用 nn.Conv2d 定义了一个卷积层，该层有 64 个输入通道，64 个输出通道，卷积核大小为 3x3，步长为 1，填充为 1，且不带偏置。同时，还定义了一个 ReLU 激活函数，并将 inplace 参数设置为 True，表示直接覆盖输入张量，节省内存。在 forward 方法中，将输入张量传入卷积层和 ReLU 激活函数，并返回激活后的结果。这个类可以用于构建神经网络的基本模块。