0608-nn和autograd的区别】的更多相关文章

在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: torch.nn.Conv2d()和torch.nn.functional.conv2d() 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看出差别,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=…
作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的,即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积,nn.Dropout 和nn.functional.dropout都是进行dropout,.....: 运行效率…
参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels…
我们可以通过torch.nn package构建神经网络. 现在我们已经了解了autograd,nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分. 一个 nn.Module模块由如下部分构成:若干层,以及返回output的forward(input)方法. 例如,这张图描述了进行数字图像分类的神经网络: 这是一个简单的前馈( feed-forward)网络,读入input内容,每层接受前一级的输入,并输出到下一级,直到给出outpu结果. 一个经典神经网络的训练程序如下: 1.定义具有可学习参…
一.PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算软件包,针对两组受众: ①.NumPy的替代品,可以使用GPU的强大功能 ②.深入学习研究平台,提供最大的灵活性和速度 二.入门 ①.张量(tensor): 张量与NumPy的ndarray类似,另外还有Tensors也可用于GPU以加速计算: from __future__ import print_function import torch 构造一个未初始化的5x3矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x…
2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch. 因其在灵活性.易用性.速度方面的优秀表现,经过2年多的发展,目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一. 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程,助你轻松上手 PyTorch!大家也可直接在实验楼学习:PyTorch 深度学习基础课程. PyTorch 基础 PyTorch 使用一种称之为 imperat…
神经网络可以使用 torch.nn包构建. 现在你已经对autograd有所了解,nn依赖 autograd 定义模型并对其求微分.nn.Module 包括层,和一个返回 output 的方法 - forward(input). 例如,看看这个对数字图片进行分类的网络: convnet 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,通过一层接一层,最后输出. 一个典型的神经网络训练过程如下: 定义神经网络,并包括一些可学习的参数(或权重) 通过输入数据集迭代 通过网络处理输入 计算损失(输出和真值的差距)…
第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat…
神经网络能够使用torch.nn包构建神经网络. 现在你已经对autogard有了初步的了解,nn基于autograd来定义模型并进行微分.一个nn.Module包含层,和一个forward(input)方法并返回output. 以如下分类数字图片的网络所示: 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,经过一层接着一层的神经网络层,最终得到输出. 一个神经网络典型的训练流程如下: 定义拥有可学习的参数的神经网络 迭代数据集作为输入 经过网络处理输入 计算损失(离正确输出的距离) 反向传播梯度到网络参数…