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<分区>
我正在尝试在 pytorch 中创建一个多层神经网络类。我想知道以下两段代码是否创建了相同的网络。
带有 nn.Linear 的模型 1
class TestModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(TestModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_dim,hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim,output_dim)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.softmax(self.fc2(x))
return x
带有 nn.Sequential 的模型 2
class TestModel2(nn.Module):
def __init__(self, input, hidden, output):
super(TestModel2, self).__init__()
self.seq = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim,hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim,output_dim),
nn.Softmax()
)
def forward(self, x):
return self.seq(x)
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在 Vim 中，我打开了一个基本结构如下的文件: 3677137 00:01:47.04 666239 00:12:57.86 4346 00:00:01.77 418 00:00:0
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这个问题在这里已经有了答案: Are there any computational efficiency differences between nn.functional() Vs nn.seq
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例如，如果我有以下模型类: class MyTestModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyTestModel, self)
我是一名优秀的程序员,十分优秀！