nn.Module 有什么作用
时间: 2024-01-26 07:02:54 浏览: 25
`nn.Module`是PyTorch中所有神经网络模块的基类,它提供了许多有用的方法和属性方便用户构建自己的神经网络模型。
所有的神经网络模块都必须继承自`nn.Module`类,并实现其两个方法:`__init__`和`forward`。其中,`__init__`方法用于初始化模型的各个组件,如卷积层、全连接层等,而`forward`方法则定义了模型的前向计算过程。
`nn.Module`提供了许多有用的方法和属性,如:
- `parameters()`和`named_parameters()`方法:返回模型中所有可学习参数的迭代器或名称-参数对迭代器。
- `zero_grad()`方法:将模型所有参数的梯度清零。
- `to()`方法:将模型转移到指定的设备上,如CPU或GPU。
- `train()`和`eval()`方法:用于设置模型为训练模式或评估模式。
- `state_dict()`和`load_state_dict()`方法:分别用于保存和加载模型的参数状态。
通过继承`nn.Module`类,用户可以很方便地定义和管理自己的神经网络模型,并使用PyTorch提供的许多优化器和损失函数对模型进行训练和评估。