本篇内容介绍了“Python torch.nn.Module如何使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Containers  容器
Module  模块class torch.nn.Module 
	Base class for all neural network modules.
	这是所有神经网络模块的父类(基类).
	Your models should also subclass this class.
	你自己实现的模型也应该继承这个类.
	Modules can also contain other Modules, allowing to 
	nest them in a tree structure. You can assign the 
	submodules as regular attributes:
	我们可以让这种类型的模块包含这种类型的其他模块,以此将它们
	嵌套地形成一个树形结构.用户可以将子模块赋值成普通的类属性:import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Model(nn.Module):def __init__(self):super(Model, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))return F.relu(self.conv2(x))Submodules assigned in this way will be registered, and will 
have their parameters converted too when you call to(), etc.以这种方式赋值给属性的子模块将会被自动地登记注册,而且当你调用to()方法
的时候,这些子模块的参数也会被正确地相应转换.

“Python torch.nn.Module如何使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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