class MobileNetV3(nn.Module): def init(self, pretrained = False): super(MobileNetV3, self).init() self.model = mobilenet_v3(pretrained=pretrained) def forward(self, x): out3 = self.model.features[:7](x) out4 = self.model.features[7:13](out3) out5 = self.model.features[13:16](out4) return out3, out4, out5

时间: 2024-01-10 22:02:58 浏览: 162

浅析PyTorch中nn.Module的使用

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在PyTorch中，`nn.Module`是构建神经网络的核心组件。它是一个基类，用于定义自定义的神经网络模块，这些模块可以是简单的层（如卷积层、全连接层）或者是整个复杂的网络结构。`nn.Module`不仅包含网络的参数，还提供了一系列的方法和属性，使得我们可以方便地构建、训练和管理神经网络模型。让我们来看看`nn.Module`的基本结构和属性： 1. **初始化方法**：`__init__`函数是每个`nn.Module`子类必须定义的，用于初始化网络的结构。在这个方法中，你可以创建并添加层（`nn.Module`的子类，如`nn.Linear`, `nn.Conv2d`等），以及其他需要的变量。 2. **_parameters**：这是一个字典，存储了所有直接由用户设置的`Parameter`对象，这些参数通常代表网络的权重和偏置。`Parameter`是一个特殊的Tensor，它会在反向传播时自动计算梯度。 3. **_modules**：这个OrderedDict用于存储子模块（也是`nn.Module`的实例），例如卷积层、全连接层等。这样可以构建层次化的网络结构。 4. **buffers**：这是一个OrderedDict，用于存储不需要参与反向传播的缓冲变量，例如归一化层的均值和方差。 5. **hooks**：`_backward_hooks`、`_forward_hooks`、`_forward_pre_hooks`等是用于在前向传播或反向传播过程中添加钩子函数的地方，它们可以用来捕获中间结果，实现定制的日志记录、可视化或计算辅助变量等功能。 6. **training**：这是一个布尔值，用于控制网络是在训练模式还是预测模式。在训练模式下，一些层（如BatchNorm、Dropout）的行为会有所不同。 7. **forward**：这是每个`nn.Module`必须重写的方法，定义了网络的前向传播逻辑。输入数据通过`forward`函数转化为输出。 8. **__call__**：`nn.Module`实例可以像函数一样调用，这是因为`__call__`方法被重载，它实际上会调用`forward`方法，并处理一些额外的工作，比如调用预前向传播的钩子函数。接下来，我们通过一个简单的例子来理解如何使用`nn.Module`： ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() self.hidden = nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层 self.out = nn.Linear(n_hidden, n_output) # 输出层 def forward(self, x): x = F.relu(self.hidden(x)) # 应用ReLU激活函数 x = self.out(x) # 全连接层 return x net = Net(n_feature=10, n_hidden=30, n_output=15) print(net) ``` 在这个例子中，我们定义了一个简单的两层全连接网络。`Net`类继承自`nn.Module`，并在`__init__`方法中创建了两个子模块——隐藏层`hidden`和输出层`out`。`forward`方法描述了网络的计算流程，即先通过隐藏层，然后应用ReLU激活函数，最后通过输出层。当我们创建`Net`的实例并打印时，可以看到网络的结构层次，显示了每个子模块的类型和参数。通过`nn.Module`，PyTorch提供了高度的灵活性，使得我们可以轻松构建复杂的神经网络结构，并且易于管理和优化。在实际应用中，我们通常会根据任务需求，组合不同的层和模块，构建深度学习模型。此外，`nn.Module`还支持动态图，这意味着网络结构可以根据输入的特性动态改变，这在处理序列数据或构建递归网络时特别有用。

这段代码是用 PyTorch 实现 MobileNetV3 的模型。其中，MobileNetV3 是一个轻量级的神经网络模型，适合在移动设备等资源受限的场景下使用。在代码中，通过调用 mobilenet_v3 函数来获取 MobileNetV3 模型，然后将输入 x 分别经过模型的不同部分得到三个输出 out3、out4 和 out5，最终返回这三个输出。如果 pretrained 参数为 True，则使用预训练的参数初始化模型。

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class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)

class MolecularGCN(nn.Module): def __init__(self, in_feats, dim_embedding=128, padding=True, hidden_feats=None, activation=None): super(MolecularGCN, self).__init__() self.init_transform = nn.Linear(in_feats, dim_embedding, bias=False)是什么

class LPRNet(nn.Module): def __init__(self, lpr_max_len, phase, class_num, dropout_rate): super(LPRNet, self).__init__() self.phase = phase self.lpr_max_len = lpr_max_len self.class_num = class_num

class R_NN(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): super(R_NN, self).__init__() self.logstic = nn.Linear(in_dim, n_class) self.predict=nn.Sigmoid() def forward(self, x): out = self.logstic(x) out = out.squeeze(1) #降维 return out

class LayerScale(nn.Module): def __init__(self, dim, init_values=1e-5, inplace=False): super().__init__() self.inplace = inplace self.gamma = nn.Parameter(init_values * torch.ones(dim)) def forward(self, x): return x.mul_(self.gamma) if self.inplace else x * self.gamma

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