Pytorch：torch.nn.Module-Toy模板网

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torch.nn.Module 是 PyTorch 中神经网络模型的基类，它提供了模型定义、参数管理和其他相关功能。

以下是关于 torch.nn.Module 的详细说明：

1. torch.nn.Module 的定义：

torch.nn.Module 是 PyTorch 中所有神经网络模型的基类，它提供了模型定义和许多实用方法。自定义的神经网络模型应该继承自 torch.nn.Module。

2. torch.nn.Module 的原理：

模型组件定义：通过继承 torch.nn.Module，可以在模型中定义各种层、操作和参数。
参数管理：torch.nn.Module 可以跟踪并管理模型的参数，允许对参数进行优化和更新。
前向传播：需要重写 forward 方法，指定模型的前向传播过程。

3. torch.nn.Module 的参数说明：

** init 方法** ：用于定义模型结构，在其中初始化各种层和操作。
forward 方法：定义模型的前向传播逻辑。
super().init()：在子类的构造函数中调用父类的构造函数，初始化父类的属性。

4. torch.nn.Module 的用法：

定义一个简单的神经网络模型

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 5)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = self.relu(x)
        return x

# 创建模型实例
model = SimpleModel()

定义卷积神经网络（CNN）模型

import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建CNN模型实例
cnn_model = CNN()

定义循环神经网络（RNN）模型

import torch
import torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 创建RNN模型实例
rnn_model = RNN(input_size=10, hidden_size=20, output_size=5)