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我就废话不多说了，直接上代码吧！
# -*- coding: utf-8 -*-
#@Time :2019/7/1 13:34
#@Author :XiaoMa
import torch as t
from torch import nn
#Sequential的三种写法
net1=nn.Sequential()
net1.add_module('conv',nn.Conv2d(3,3,3)) #Conv2D(输入通道数，输出通道数，卷积核大小)
net1.add_module('batchnorm',nn.BatchNorm2d(3)) #BatchNorm2d(特征数)
net1.add_module('activation_layer',nn.ReLU())
net2=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,3,3),
nn.BatchNorm2d(3),
nn.ReLU()
)
from collections import OrderedDict
net3=nn.Sequential(OrderedDict([
('conv1',nn.Conv2d(3,3,3)),
('bh1',nn.BatchNorm2d(3)),
('al',nn.ReLU())
]))
print('net1',net1)
print('net2',net2)
print('net3',net3)
#可根据名字或序号取出子module
print(net1.conv,net2[0],net3.conv1)
输出结果：
net1 Sequential( (conv): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (batchnorm): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (activation_layer): ReLU() ) net2 Sequential( (0): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (1): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU() ) net3 Sequential( (conv1): Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (bh1): BatchNorm2d(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (al): ReLU() ) Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) Conv2d(3, 3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
以上这篇pytorch实现特殊的Module--Sqeuential三种写法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。