pytorch實(shí)現(xiàn)特殊的Module--Sqeuential三種寫法
更新時(shí)間：2020年01月15日 14:34:18 作者：fly_Xiaoma
今天小編就為大家分享一篇pytorch實(shí)現(xiàn)特殊的Module--Sqeuential三種寫法。具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
我就廢話不多說(shuō)了，直接上代碼吧！
# -*- coding: utf-8 -*-
#@Time :2019/7/1 13:34
#@Author :XiaoMa
import torch as t
from torch import nn
#Sequential的三種寫法
net1=nn.Sequential()
net1.add_module('conv',nn.Conv2d(3,3,3)) #Conv2D(輸入通道數(shù)，輸出通道數(shù)，卷積核大小)
net1.add_module('batchnorm',nn.BatchNorm2d(3)) #BatchNorm2d(特征數(shù))
net1.add_module('activation_layer',nn.ReLU())
net2=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,3,3),
nn.BatchNorm2d(3),
nn.ReLU()
)
from collections import OrderedDict
net3=nn.Sequential(OrderedDict([
('conv1',nn.Conv2d(3,3,3)),
('bh1',nn.BatchNorm2d(3)),
('al',nn.ReLU())
]))
print('net1',net1)
print('net2',net2)
print('net3',net3)
#可根據(jù)名字或序號(hào)取出子module
print(net1.conv,net2[0],net3.conv1)
輸出結(jié)果：
net1 Sequential( (conv): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (activation_layer): ReLU() ) net2 Sequential( (0): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (1): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU() ) net3 Sequential( (conv1): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (bh1): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (al): ReLU() ) Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
以上這篇pytorch實(shí)現(xiàn)特殊的Module--Sqeuential三種寫法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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