第四章 PyTorch 模型模块
第四章简介
上一章介绍了数据相关的Dataset、DataLoader、transforms，已经能把数据从磁盘中有序的读取并处理以及加载成batch形式。接下来就需要一个强大的模型来处理它，本章就针对模型部分进行展开，这也是深度学习最核心的地方，其中包括一个模型如何创建各网络层、各网络层如何搭建、参数如何管理与初始化、如何截取某些层的特征图等一系列问题。
- 首先介绍核心类——Module
- 再介绍常用的模块容器——Containers
- 接着讲解常用网络层的使用
- 再学习module常用函数与hook函数应用
- 最后介绍权重初始化方法——nn.init