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)
与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()