Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Module & parameter

定义模型类

• 继承 nn.Module： 模型类通常继承自 nn.Module 类。
• 初始化方法 init： 在这个方法中，定义模型的层（例如线性层、卷积层等）。
• 前向传播方法 forward： 定义数据通过模型的流动方式

Module初认识

在pytorch中模型是一个Module，各网络层、模块也是Module。Module是所有神经网络的基类，所有的模型都必须继承于Module类，并且它可以嵌套，一个Module里可以包含另外一个Module。

在 PyTorch 中，nn.Module 类使用多个有序字典来管理其内部状态和功能。这些有序字典主要用于跟踪模型中的各种组件，如子模块、参数、缓冲区等。

• _modules:

类型: OrderedDict
用途: 存储模型的子模块（即其他 nn.Module 实例）。每个子模块都有一个唯一的名称作为键。

• _parameters:

类型: OrderedDict
用途: 存储模型的所有可学习参数。这些参数通