PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络的基本骨架nn.Module、土堆说卷积

1.torch.nn的基本构成模块

nn---Neural network torch.nn里面有神经网络的一些工具

torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html

• Containers       骨架，给神经网络定义了结构，往这些结构之中添加不同的内容就可以构成我们的神经网络

• 下面就是可以往神经网络里添加的一些 *** 作

• Convolution Layers  卷积层

• Pooling layers     池化层

• Padding Layers

• Non-linear Activations (weighted sum, nonlinearity)   非线性激活

• Non-linear Activations (other)

• Normalization Layers  正则化层

• Recurrent Layers

• Transformer Layers

• Linear Layers

• Dropout Layers

• Sparse Layers

• Distance Functions

• Loss Functions

• Vision Layers

• Shuffle Layers

• DataParallel Layers (multi-GPU, distributed)

• Utilities

• Quantized Functions

• Lazy Modules Initialization

（1）Containers 

基本构成模块

Module	Base class for all neural network modules.  常用 对于所有神经网络一个基本的类
Sequential	A sequential container.
ModuleList	Holds submodules in a list.
ModuleDict	Holds submodules in a dictionary.
ParameterList	Holds parameters in a list.
ParameterDict	Holds parameters in a dictionary.

Module简单的使用

class Tudui(nn.Module):#继承nn.Module  注意 Module 首字母大写！！！
    #初始化
    def __init__(self) -> None:#可以直接写 也可以alt+insert选择重写__init__
        super().__init__()
    #forward 定义每次调用时执行的计算,应该被所有子类重写
    def forward(self,input):
        output=input+1
        return output


tudui=Tudui()
x=torch.tensor(1.0)

output=tudui(x)
print(output)

2.Convolution Layers 卷积层

nn.Conv1d	Applies a 1D convolution over an input signal composed of several input planes. 一维卷积
nn.Conv2d	Applies a 2D convolution over an input signal composed of several input planes.二维卷积

（1）TORCH.NN.FUNCTIONAL.CONV2D参数

Parameters

 

 （2）演示TORCH.NN.FUNCTIONAL.CONV2

演示此过程

 

import torch
import torch.nn.functional as F
input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],
                   [0,1,2,3,1],
                   [1,2,1,0,0],
                   [5,2,3,1,1],
                   [2,1,0,1,1]])#二维矩阵，看中括号数
#卷积核
kernel=torch.tensor([[1,2,1],
                     [0,1,0],
                     [2,1,0]])
#conv2d 要求输入四个数据，我们只有两个高和宽，需要变换尺寸
input=torch.reshape(input,(1,1,5,5))#通道数是1，batch的大小是1，数据维度是5*5
kernel=torch.reshape(kernel,(1,1,3,3))
print(input.shape)
print(kernel.shape)

output=F.conv2d(input,kernel,stride=1)
print(output)
output2=F.conv2d(input,kernel,stride=2)
print(output2)

output3=F.conv2d(input,kernel,stride=1,padding=1)#padding=1
print(output3)