小土堆pytorch学习—P16-网络搭建

神经网络的工具主要在torch.nn中。

Container——主要是对神经网络定义骨架，定义结构。主要有常用的6个模块👇

实例👇

import torch
from torch import nn

class Tudui(nn.Module):

    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self , input):
        output = input+1
        return output

tudui = Tudui()
x = torch.tensor(1.0)
output = tudui(0)
print(output)

为什么这里的可以直接传入参数？

chatgpt回答：

在这段代码中，可以将参数x传入tudui(x)的原因是因为在PyTorch中，Tensor对象是可以作为输入参数传递给模型的。在这里，x是一个包含单个浮点数值1.0的Tensor。当调用tudui(x)时，实际上是调用了Tudui类中的forward方法，并将x作为输入传递给该方法。在forward方法中，输入参数input被加上1，并返回该结果作为输出。因此，在打印output时，会得到x+1的结果，即2.0。

需要注意的是，PyTorch中的Tensor对象在进行数学运算时会自动实现元素级别的操作，所以在这里直接将Tensor对象x与1相加是合法的操作。

先记住这个Bug

自动调用，但是我在nn.Module中没有看到该方法。