nn.functiona和nn.Module的区别
时间: 2023-10-23 16:34:28 浏览: 146
浅析PyTorch中nn.Module的使用
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`nn.Module` 是 PyTorch 中一个重要的类,它是所有神经网络模块的基类,可以用来存储和管理模型中的可学习参数,以及定义模型的前向传播方法。`nn.functional` 则是一个模块,提供了一系列的函数,用于构建神经网络。
`nn.Module` 中的操作是封装的,需要在 `forward` 方法中调用,而 `nn.functional` 中的操作是纯函数,可以在任何地方使用。`nn.Module` 中的操作可以有可学习参数,而 `nn.functional` 中的操作没有可学习参数。
通常来说,如果一个操作需要可学习的参数,就需要使用 `nn.Module`,否则可以使用 `nn.functional`。例如,全连接层、卷积层、循环神经网络等都需要可学习的参数,因此应该使用 `nn.Module`;而像 ReLU、softmax、dropout 等常用的操作都不需要可学习的参数,因此可以使用 `nn.functional`。
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