PyTorch 相关笔记

创建时间 2021-11-08
更新时间 2021-11-10
分类
计算机技术
标签
人工智能 深度学习 PyTorch

torch.utils.data.Dataset

数据集的抽象类，其中有两个方法 __len__() 和 __getitem__()，是 Python 的魔法方法，可以理解 C++ 的运算符重载，但是Python 的运算符与 C++ 稍有不同：

  • __len__()：用于Python len 函数，用来求取数据集元素的数量
  • __getitem__()：用于Python [index] 索引，用来获取数据集中第 index 个元素

torch.utils.data.DataLoader

数据加载器，将数据集和采样器结合，在给定数据集上提供一个可迭代的功能。

torch.nn.Module

神经网络模块的基类

  • forward(*input)

torch.nn.Sequential

线性容器

# Example of using Sequential
model = nn.Sequential(
          nn.Conv2d(1,20,5),
          nn.ReLU(),
          nn.Conv2d(20,64,5),
          nn.ReLU()
        )

# Example of using Sequential with OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([
          ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),
          ('relu1', nn.ReLU()),
          ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),
          ('relu2', nn.ReLU())
        ]))