pytorch nn.Sequential()动态添加方法
之前我们使用nn.Sequential()都是直接写死的,就如下所示:
# Example of using Sequential
model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(,,),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(,,),
nn.ReLU()
) # Example of using Sequential with OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
('conv1', nn.Conv2d(,,)),
('relu1', nn.ReLU()),
('conv2', nn.Conv2d(,,)),
('relu2', nn.ReLU())
]))
那如果我们想要根据条件一点点添加进去,那就可以使用其的add_module方法
torch.nn.
Module
.add_module
add_module(name, module)
添加子模块到当前模块中
该添加子模块能够使用给定的名字name来访问
参数:
- name (string):子模块的名字。该添加子模块能够使用给定的名字name来从该模块中被访问
- module (Module) :添加到该模块中的子模块
例子:
class Encoder(nn.Module): #输入图片的大小isize、噪声的维度nz=、输入图片的通道nc=、ndf=、
def __init__(self,isize,nz,nc,ndf,ngpu,n_exter_layers=,add_final_conv=True):
super(Encoder,self).__init__()
self.ngpu=ngpu
# 必须为16倍数
assert isize % ==,"isize has to be a multiple of 16" main=nn.Sequential()
# 图片的高宽缩小一倍
main.add_module('initial-conv-{0}-{1}'.format(nc,ndf),nn.Conv2d(nc,ndf,,,,bias=False))
main.add_module('initial-relu-{0}'.format(ndf),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True))
csize,cndf=isize/,ndf for t in range(n_exter_layers): #在这里面特征宽高不变,通道数也不变
main.add_module('extra-layers-{0}-{1}-conv'.format(t,cndf),nn.Conv2d(cndf,cndf,,,,bias=False))
main.add_module('extra-layers-{0}-{1}-batchnorm'.format(t,cndf),nn.BatchNorm2d(cndf))
main.add_module('extra-layers-{0}-{1}-relu'.format(t,cndf),nn.LeakyReLU(0.2,inplace=True)) # 在特征高宽仍大于4时,就添加缩小一倍高宽,通道增加一倍的卷积块
while csize>:
in_feat = cndf out_feat = cndf * main.add_module('pyramid-{0}-{1}-conv'.format(in_feat, out_feat),nn.Conv2d(in_feat, out_feat, , , , bias=False)) main.add_module('pyramid-{0}-batchnorm'.format(out_feat),nn.BatchNorm2d(out_feat)) main.add_module('pyramid-{0}-relu'.format(out_feat),nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) cndf = cndf * csize = csize / # 最后一层卷积,将4*4变为1*,得到nz = 100的噪声
if add_final_conv: main.add_module('final-{0}-{1}-conv'.format(cndf, ),nn.Conv2d(cndf, nz, , , , bias=False))
self.main=main def forward(self,input):
if self.ngpu>:
output=nn.parallel.data_parallel(self.main,input,range(self.ngpu)) #在多个gpu上运行模型,并行计算
else:
output=self.main(input) return output #如果输入的大小是3××,最后的输出是100××.
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