nn.Modle基类详细介绍
时间: 2023-10-05 21:13:49 浏览: 32
`nn.Module` 是 PyTorch 中所有模型的基类。它是所有神经网络模块的父类,提供了许多有用的方法,包括参数管理、子模块管理和前向传播函数等。
`nn.Module` 类的主要作用是提供一个统一的接口来管理神经网络模块的参数和子模块。每个 `nn.Module` 都可以包含一些可学习的参数(例如权重和偏置),并且可以包含其他的子模块(例如卷积层、池化层、全连接层等)。这些参数和子模块都可以通过 `nn.Module` 类的方法来管理和访问。
下面是一些 `nn.Module` 类的常用方法:
- `__init__`: 构造函数,用于定义模型的结构、初始化参数等。
- `forward`: 前向传播函数,用于定义模型的计算流程,将输入转换为输出。
- `parameters`: 返回一个可迭代的参数列表,包含所有的可学习参数。
- `named_parameters`: 返回一个可迭代的参数列表,包含所有的可学习参数及其名称。
- `children`: 返回一个可迭代的模块列表,包含所有的子模块。
- `named_children`: 返回一个可迭代的模块列表,包含所有的子模块及其名称。
- `to`: 将模型移动到指定的设备上,例如 CPU、GPU 等。
- `train`: 将模型设置为训练模式。
- `eval`: 将模型设置为评估模式。
使用 `nn.Module` 类可以方便地管理神经网络模型的结构和参数,并且可以支持模型的保存和加载等操作。通过继承 `nn.Module` 类,我们可以快速构建自己的神经网络模型,从而解决各种复杂的机器学习问题。