如何使用PyTorch容器构建并训练一个长尾分布的AlexNet模型？

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目录 + 模型容器与AlexNet构建 + nn.Sequential + 总结 + nn.ModuleList + nn.ModuleDict + 容器总结 + AlexNet实现 + 模型容器与AlexNet构建 + 文章和代码已归档至[GitHub仓库](https://github.com/timerring/dive-into-AI)

目录

• 模型容器与AlexNet构建
• nn.Sequetial
• 总结
• nn.ModuleList
• nn.ModuleDict
• 容器总结
• AlexNet实现

模型容器与AlexNet构建

文章和代码已经归档至

除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。

• nn.Sequetial：按照顺序包装多个网络层
• nn.ModuleList：像 python 的 list 一样包装多个网络层，可以迭代
• nn.ModuleDict：像 python 的 dict 一样包装多个网络层，通过 (key, value) 的方式为每个网络层指定名称。

nn.Sequetial

深度学习中，特征提取和分类器这两步被融合到了一个神经网络中。