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原创

PyTorch中 torch.nn与torch.nn.functional的区别

2023-02-22 01:52:10
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torch.nn

pytorch中文文档链接:torch.nn

__init__()函数里定义,定义的是一个类:

torch.nn.functional

pytorch中文文档链接:torch.nn.functional

__forward()__函数里定义,定义的是一个函数:

两者的区别

torch.nn中是一个定义的类,以class xx来定义的,可以提取变化的学习参数。

torch.nn.functional是一个函数,由def function( )定义,是一个固定的运算公式。

深度学习中会有很多权重是在不断更新的,所以需要采用类的方式,以确保能在参数发生变化时仍能使用我们之前定好的运算步骤。因此如果模型有可学习的参数,应该使用nn.Module,否则两个没有区别。但是简单的计算不需要新建一个类来做,所以使用nn.functional定义函数就可以。

即:层内有variable的情况用nn定义,否则用nn.functional定义。

 

 

 

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__init__()函数里定义,定义的是一个类:

torch.nn.functional

pytorch中文文档链接:torch.nn.functional

__forward()__函数里定义,定义的是一个函数:

两者的区别

torch.nn中是一个定义的类,以class xx来定义的,可以提取变化的学习参数。

torch.nn.functional是一个函数,由def function( )定义,是一个固定的运算公式。

深度学习中会有很多权重是在不断更新的,所以需要采用类的方式,以确保能在参数发生变化时仍能使用我们之前定好的运算步骤。因此如果模型有可学习的参数,应该使用nn.Module,否则两个没有区别。但是简单的计算不需要新建一个类来做,所以使用nn.functional定义函数就可以。

即:层内有variable的情况用nn定义,否则用nn.functional定义。

 

 

 

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