nn._Module

class _Module

_Module时V3 API中用来描述模型的基类,维护了具体的计算图,可以执行推理和训练等操作;具体的模型类都继承自_Module; 可以通过nn.load_module_from_file加载模型来推理或训练现有模型;也可以通过继承_Module来实现自定义模型并训练推理


_Module()

创建一个空_Module

在实际使用中创建空_Module没有意义,请使用nn.load_module_from_file或继承实现自己的_Module

参数:

  • None

返回:_Module对象

返回类型:_Module


parameters

获取_Module的参数

属性类型:只读

类型:[Var]


name

获取_Module的名称

属性类型:只读

类型:str


is_training

获取_Module的是否为训练模式

属性类型:只读

类型:bool


forward(input)

模块前向传播,返回一个结果变量

参数:

  • input:Var|[Var] 前向传播输入变量

返回:前向传播输出变量

返回类型:Var


__call__(input)

forward相同


onForward(input)

模块前向传播,返回多个结果变量

参数:

  • input:Var|[Var] 前向传播输入变量

返回:前向传播输出变量

返回类型:[Var]


set_name(name)

设置_Module的名称

参数:

  • name:str 模块的名称

返回:None

返回类型:None


train(isTrain)

设置_Module的训练状态

参数:

  • isTrain:bool 是否为训练模式

返回:None

返回类型:None


load_parameters(parameters)

加载现有的参数

参数:

  • parameters:[Var] 参数值

返回:是否成功加载参数

返回类型:bool


clear_cache()

清除_Module的缓存,并递归清除子模块的缓存

参数:

  • None

返回:None

返回类型:None


_register_submodules(children)

注册子模块

参数:

  • children:[_Module] 子模块列表

返回:None

返回类型:None


_add_parameter(parameter)

添加参数

参数:

  • parameter:Var 参数值

返回:添加前的参数数量

返回类型:int


Example

import MNN
import MNN.nn as nn
import MNN.expr as expr

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.conv(1, 20, [5, 5])
        self.conv2 = nn.conv(20, 50, [5, 5])
        
        self.fc1 = nn.linear(800, 500)
        self.fc2 = nn.linear(500, 10)
    def forward(self, x):
        x = expr.relu(self.conv1(x))
        x = expr.max_pool(x, [2, 2], [2, 2])
        x = expr.relu(self.conv2(x))
        x = expr.max_pool(x, [2, 2], [2, 2])
        # some ops like conv, pool , resize using special data format `NC4HW4`
        # so we need to change their data format when fed into reshape
        # we can get the data format of a variable by its `data_format` attribute
        x = expr.convert(x, expr.NCHW)
        x = expr.reshape(x, [0, -1])
        x = expr.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        x = expr.softmax(x, 1)
        return x
model = Net()