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PyTorch自定义模型层与模块
在PyTorch中,自定义模型层和模块是构建复杂和灵活的神经网络模型的关键。通过自定义层和模块,我们可以实现特定的功能,优化模型性能,或者实现特定的算法。本节将详细介绍如何在PyTorch中自定义模型层和模块,包括定义新的层、模块的组合、以及如何使用它们构建复杂的神经网络。
自定义层
基本原理
在PyTorch中,自定义层通常通过继承torch.nn.Module类来实现。torch.nn.Module是所有神经网络模块的基类,它提供了一些基本的功能和方法,例如参数管理、前向传播等。自定义层需要重写__init__和fo
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