如何定义PyTorch模型中的常用函数及修改ResNet模型实例？

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python定义自定义层，使用nn.Parameter设计新层from torch import nn

class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__() self.weight=nn.Parameter(torch.randn(in_features, out_features))

模型定义常用函数 利用nn.Parameter()设计新的层

import torch from torch import nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_features, out_features)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(out_features)) def forward(self, input): return (input @ self.weight) + self.bias nn.Sequential

一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。