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机器学习——层和块

时间:2023-11-01 13:22:44浏览次数:29  
标签:__ 机器 Linear nn self 学习 init Sequential

  • 一个块可以由许多层组成;一个块可以由许多块组成。

  • 块可以包含代码。

  • 块负责大量的内部处理,包括参数初始化和反向传播。

  • 层和块的顺序连接由Sequential块处理。

 

下面给出一个例子(以pyTorch为例)

class NestMLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 64), nn.ReLU(),
                                 nn.Linear(64, 32), nn.ReLU())
        self.linear = nn.Linear(32, 16)

    def forward(self, X):
        return self.linear(self.net(X))

chimera = nn.Sequential(NestMLP(), nn.Linear(16, 20), FixedHiddenMLP())
chimera(X)

上面的NestMLP类继承了表示块的类,我们定制的__init__函数通过super().__init__() 调用父类的__init__函数, 省去了重复编写模版代码的痛苦。

nn.Sequential定义了一种特殊的Module, 即在PyTorch中表示一个块的类, 它维护了一个由Module组成的有序列表。 注意,两个全连接层都是Linear类的实例, Linear类本身就是Module的子类。 

 

标签:__,机器,Linear,nn,self,学习,init,Sequential
From: https://www.cnblogs.com/yccy/p/17802879.html

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