nn.sequential()构建模型
时间: 2023-04-24 14:05:21 浏览: 67
nn.Sequential()是PyTorch中的一种构建深度学习模型的方法,它可以将模型的层组合在一起,以便进行前向传递。nn.Sequential()是nn.Module的一个子类,因此它也具有所有nn.Module的功能,并且可以被当作nn.Module使用。要使用nn.Sequential()构建模型,只需在nn.Sequential()中按顺序添加所需的层,然后调用它的forward()方法进行前向传递即可。
相关问题
怎么对用nn.sequential 构建的模型进行训练后量化
对使用 nn.Sequential 构建的模型进行训练后的量化,可以按照以下步骤进行:
1. 定义模型:使用 nn.Sequential 构建模型,并根据实际情况添加所需的层。
2. 训练模型:使用训练数据对模型进行训练。
3. 量化模型:使用 PyTorch 的量化 API 将训练后的模型进行量化。
4. 评估模型:使用测试数据对量化后的模型进行评估,检查量化后的模型在精度和性能方面是否仍然符合要求。
以下是使用 PyTorch 官方提供的量化 API 对训练后的模型进行量化的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization
# 定义模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10),
nn.LogSoftmax(dim=1)
)
# 训练模型
...
# 量化模型
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
# 评估模型
...
```
在这个示例中,我们使用 `torch.quantization.quantize_dynamic` 对模型进行量化,并指定了需要量化的层类型和量化后的数据类型为 qint8。
nn.sequential格式
nn.Sequential是PyTorch中一种方便的模型构建方式,可以将多个层组合成一个序列模型。 nn.Sequential接受一个包含多个层的有序列表作为输入,每个层都是一个nn.Module子类的实例。下面是一个使用nn.Sequential构建模型的示例:
```python
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10)
)
```
这个模型包含三个全连接层,两个ReLU激活函数,输入是大小为784的向量,输出是大小为10的向量。模型中的每个层都按照给定的顺序被调用,将前一层的输出作为后一层的输入。可以通过打印模型的结构来查看每个层的参数和运算过程:
```python
print(model)
```
输出:
```
Sequential(
(0): Linear(in_features=784, out_features=128, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Linear(in_features=128, out_features=64, bias=True)
(3): ReLU()
(4): Linear(in_features=64, out_features=10, bias=True)
)
```
可以看到,模型中有三个线性层和两个ReLU层,它们按照给定的顺序被串联起来。