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`nn.ModuleList`和普通list的区别

ModuleList是特殊的list，其包含的模块会被自动注册，对所有的Module方法都可见。先给结论：如果要用列表组织模型模块，那么强烈建议使用nn.ModuleList。这有什么好处呢？看下面的例子。 import torch.nn as nn from torchsummary import summary class MyNet(nn.Module): def __init

pytorch模型容器Containers nn.ModuleDict、nn.moduleList、nn.Sequential

模型容器Containers之nn.ModuleDict、nn.moduleList、nn.Sequential nn.Sequential()对象 建立nn.Sequential()对象，必须小心确保一个块的输出大小与下一个块的输入大小匹配。基本上，它的行为就像一个nn.Module。 模型建立方式 第一种写法： nn.Sequential()对象.add_module(层

那些递归

先将根节点找出来 for (int i = 0; i < moduleList.size(); i++) { ProjectModuleV2 v2 = moduleList.get(i); String parentId = v2.getParentId(); if ("0".equals(parentId)) { v2.setParentName(configpath + "/" + conProject + desc

pytorch网络转libtorch常见问题

目录 一、RuntimeError: all inputs of range must be ints, found Tensor in argument 0: 二、RuntimeError: Sliced expression not yet supported for subscripted assignment. File a bug if you want this: 三、Tried to access nonexistent attribute or method 'len

nn.moduleList 和Sequential

对于cnn前馈神经网络如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦，在此就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。其中Sequential是一个特殊的module，它包含几个子Module，前向传播时会将输入一层接一层的传递下去。ModuleList也是一个特殊的module，可以包含几个子module，可以像用list一样