开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

TensorFlow中pytorch NN.module的别名是什么？

在TensorFlow中，pytorch的NN.module的别名是tf.keras.layers。tf.keras.layers是TensorFlow中的一个模块，用于构建神经网络模型。它提供了各种层的类，如全连接层、卷积层、池化层等，可以方便地构建深度学习模型。tf.keras.layers具有易用性和高度可扩展性，可以与TensorFlow的其他功能无缝集成。在TensorFlow中，使用tf.keras.layers可以快速构建和训练神经网络模型。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI引擎：https://cloud.tencent.com/product/aiengine
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tf
腾讯云GPU服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu
腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/ccs

相关搜索:PyTorch - nn.Module的功能等价物 TensorFlow线性回归的pytorch等价物是什么？PythonPython中的模块导入无法加载Pytorch的派生类nn.Module Tensorflow vs PyTorch中的梯度计算 pytorch的视图与TensorFlow2.0的等价性是什么？mysql中的别名是什么在pytorch中，什么情况下损失函数需要继承nn.module？pytorch中的tensorflow stop_gradient等效项 tensorflow中pytorch的autograd.detect_anomaly等效项 mysql中的别名是什么意思 Tensorflow中的哪个函数与Pytorch中的expand_as相似查找Pytorch GRU功能的TensorFlow等效项从PyTorch到TensorFlow的GRU层转换别名的有效形式是什么？tensorflow中"FLAGS“的用途是什么？Tensorflow 2.0中的‘’UnreadVariable‘’是什么？tensorflow的autodiff比pytorch的对应项慢 PyTorch: numpy.linalg.multi_dot()在PyTorch中的等价物是什么 tensorflow中的servable是什么意思？新网的别名主机是什么

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

Torch 是纽约大学的一个机器学习开源框架，几年前在学术界非常流行，包括 Lecun等大佬都在使用。但是由于使用的是一种绝大部分人绝对没有听过的 Lua 语言，导致很多人都被吓退。后来随着 Python 的生态越来越完善，Facebook 人工智能研究院推出了Pytorch并开源。Pytorch不是简单的封装 Torch并提供Python接口，而是对Tensor以上的所有代码进行了重构，同TensorFlow一样，增加了自动求导。

03

用沐神的方法阅读PyTorch FX论文

【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作，因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面，torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低，这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR，所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说，现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作，感兴趣可以阅读：基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是，它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库，并且非常方便的在这个IR上做Pass，同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。

04

pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口，nn构建于autgrad之上，可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类，包含网络各层的定义，以及forward方法

02

详解 Pytorch 实现 MNIST[通俗易懂]

项目虽然简单，但是个人建议还是将各个模块分开创建，特别是对于新人而言，模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。

03

深度学习框架量化感知训练的思考及OneFlow的一种解决方案

【GiantPandaCV导语】这篇文章分享的是笔者最近在OneFlow做的一个项目，将Pytorch FX移植到OneFlow之后实现了自动量化感知训练动态图模型(在Pytorch和OneFlow中都称为nn.Module)。现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。在TensorRT上推理是利用了ONNX作为中间表示，即Oneflow动态图模型(nn.Module)->OneFlow量化感知训练模型(nn.Module)->OneFlow静态图(nn.Graph)->ONNX->TensorRT。量化感知训练是基于支持在Eager下写Pass的FX模块（FX被Pytorch率先提出，笔者将其基础设施移植到了OneFlow）来完成的。读者如果想体验这个功能可以按照本文的方法进行操作，有任何使用上的问题可以联系笔者。

03

Pytorch的基本介绍及模型训练流程

PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。

04

干货 | PyTorch相比TensorFlow，存在哪些自身优势？

1、 PyTorch 课替代NumPy 使用：PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API，有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利，以便你可以快速进行数据预处理，或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易，反之亦然。看看如下代码： import torch import numpy as np numpy_t

04

快速上手笔记，PyTorch模型训练实用教程（附代码）

自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。

01

教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch

选自Medium 作者：Illarion Khlestov 机器之心编译参与：李泽南、黄小天当我第一次尝试学习 PyTorch 时，没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比，我很难弄清 Py

面向对象编程的方式搭建CNN网络 | PyTorch系列（十三）

从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看，我们准备了数据，现在，我们准备构建我们的模型。

02

TensorFlow和PyTorch的实际应用比较

TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架，这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能，并已被研发社区广泛采用。但是作为用户，我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目，所以在本文与其他文章的特性的对比不同，我们将以实际应用出发，从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。

03

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数

之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量，本节我们深入了解可训练的参数-变量

04

Pytorch转tflite方式

目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。

04

Pytorch的nn.Conv2d（）详解

二维卷积应该是最常用的卷积方式了，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络，作为nn.Conv2d（）方法的使用简介：

02

兼容PyTorch，25倍性能加速，国产框架OneFlow「超速」了

机器之心发布机器之心编辑部要想炼丹爽得飞起，就要选择一个顺手的炉子。作为 AI 工程师日常必不可缺的「炼丹炉」，「PyTorch 还是 TensorFlow？」已成为知乎、Reddit 等炼丹师出没之地每年都会讨论的热门话题。业界流传一种说法：PyTorch 适合学术界，TensorFlow 适合工业界。毕竟，PyTorch 是用户最喜欢的框架，API 非常友好，Eager 模式让模型搭建和调试过程变得更加容易，不过，它的静态图编译和部署体验还不令人满意。TensorFlow 恰恰相反，静态编译和部

02

还不会使用PyTorch框架进行深度学习的小伙伴，看过来

今年初，Facebook 推出了 PyTorch 1.0，该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前，你需要很熟悉 Scikit-learn，Pandas，NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。

02

pytorch学习笔记（七）：pytorch hook 和关于pytorch backward过程的理解

05

conda、anaconda、pip、pytorch、tensorflow有什么关联？

知乎上有人问，conda、anaconda、pip、torch、pytorch、tensorflow到底是什么东西？

01

pytorch

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip3 install torchvision（可视化工具集）

02

PyTorch 深度学习入门

深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。

02

兼容PyTorch，25倍性能加速，国产框架OneFlow「超速」了

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 要想炼丹爽得飞起，就要选一个顺手的炉子。转自《机器之心》要想炼丹爽得飞起，就要选择一个顺手的炉子。作为AI工程师日常必不可缺的「炼丹炉」，「PyTorch 还是 TensorFlow？」已成为知乎、Reddit等炼丹师出没之地每年都会讨论的热门话题。业界流传一种说法：PyTorch适合学术界，TensorFlow适合工业界。毕

02

手把手教你由TensorFlow上手PyTorch（附代码）

来源：机器之心作者：Illarion Khlestov 本文为你解读PyTorch 的易用性。当我第一次尝试学习 PyTorch 时，没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比，我很难弄清

04

丝滑走进深度学习之 PyTorch

从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程），然后再填充数据并执行。这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。

03

LLM入门5 | SAM代码从入门到出门 | MetaAI

非常好加载，基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上，"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型，也只需要占用8G的显卡。算是非常小的模型了。这里SAM测试的效果，很多情况下效果并不太好，是一个foundation model，我觉得主要原因是模型参数比较少。导致他不能很好的解决所有的问题。正确用法是对小领域最微调。

03

深度学习框架如何选？4大场景对比Keras和PyTorch

对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。

03

升级到PyTorch 2.0的技巧总结

PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。

02

PyTorch 深度学习新手入门指南

原标题 | Starter Pack for Deep Learning Projects in PyTorch — for Extreme Beginners — by a beginner!

02

模型层

torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。

01

PyTorch 深度学习新手入门指南

翻　译 | 天字一号（郑州大学）、Ryan（西安理工大学）、申影（山东大学）、邺调（江苏科技大学）、Loing（华中科技大学）

03

文末福利 | 深度学习框架Keras与Pytorch对比

【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

02

Pytorch-nn.Module

（1）nn.Module在pytorch中是基本的复类，继承它后会很方便的使用nn.linear、nn.normalize等。

03

观点 | PyTorch vs. TensorFlow之一个月用户体验

选自Medium 作者：Dominic Monn 机器之心编译参与：路雪、刘晓坤本文作者Dominic Monn之前是 TensorFlow 的用户，最近开始使用 PyTorch。经过一个月的使用之后，Dominic将自己的体验写了出来。文章从安装、使用、文档、社区、工具五个方面对 PyTorch 和 TensorFlow 进行了对比。我之前是 TensorFlow 的用户，但是加入英伟达之后，我们决定转向 PyTorch（出于测试的目的）。以下是我的一些体验。安装 PyTorch 的安装轻松直接，

08

【Pytorch 】笔记四：Module 与 Containers 的源码解析

疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来，我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch，并且这种背程序的思想本身就很可怕，所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。

06

使用OneFlow完成基于U型网络的ISBI细胞分割任务

文章目录 1. Introduction 2. 网路架构 3. 数据和程序准备 4. 使用步骤 5. 单机单卡训练方式 6. 单机多卡训练方式(DDP) 7. 可视化实验结果 8. Conclusion and discussion 1. Introduction 本文基于OneFlow和U-Net实现ISBI挑战赛的细胞分割，代码包括单机单卡和单机多卡两种训练方式，OneFlow 提供了 oneflow.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块及 launcher，可以

03

Keras Pytorch大比拼

对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。

03

经验 | Pytorch还是Tensorflow？英伟达工程师帮你总结了

翻译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn，是NVIDIA机器学习工程师。在本文中，作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会，他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度，比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。作者此前一直是TensorFlow用户，不过出于工作考虑，加入NVIDIA时，决定改用PyTorch，也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTor

05

人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss的设计，另一方面直观的比较各种Loss的有效性，是否涨点并不是我关注的重点，因为这些Loss的设计理念之一就是增大收敛难度，所以在Mnist这样的简单任务上训练同样的epoch，先进的Loss并不一定能带来点数的提升，但从视觉效果可以明显的看出特征的分离程度，而且从另一方面来说，分类正确不代表一定能能在用欧式/余弦距离做1:1验证的时候也正确...

02

Face Recognition Loss on Mnist with Pytorch

这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss的设计，另一方面直观的比较各种Loss的有效性，是否涨点并不是我关注的重点，因为这些Loss的设计理念之一就是增大收敛难度，所以在Mnist这样的简单任务上训练同样的epoch，先进的Loss并不一定能带来点数的提升，但从视觉效果可以明显的看出特征的分离程度，而且从另一方面来说，分类正确不代表一定能能在用欧式/余弦距离做1:1验证的时候也正确...

02

Pytorch框架实现mnist手写库识别（与tensorflow对比）

前言最近在学习过程中需要用到pytorch框架，简单学习了一下，写了一个简单的案例，记录一下pytorch中搭建一个识别网络基础的东西。对应一位博主写的tensorflow的识别mnist数据集，将其改为pytorch框架，也可以详细看到两个框架大体的区别。

05

Pytorch还是Tensorflow？英伟达工程师帮你总结了

翻译 | AI科技大本营（rgznai100）参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn，是NVIDIA机器学习工程师。在本文中，作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会，他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度，比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。作者此前一直是TensorFlow用户，不过出于工作考虑，加入NVIDIA时，决定改用PyTorch，也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTorch

02

PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结

日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。

开发 | PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结

AI科技评论按：日前，英伟达深度学习项目实习生Dominic Monn在medium上发文总结了他使用PyTorch和TensorFlow的一些体会，在文章中，他从安装、使用、文件、社群等方面简单对比了这两种框架。他曾是TensorFlow用户，加入英伟达后开始使用PyTorch，下面是的他的一些使用体验：安装 PyTorch安装起来很容易，也很直接，大家可以通过PIP来安装，也可以直接选择源码安装。PyTorch也提供Docker图，大家可以在项目中把Docker图用作base image。

08

nn.functional和nn.Module

Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。

02

将Pytorch模型移植到C++详细教程（附代码演练）

在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。主要的问题是我们如何将Pytorch模型移植到更适合的格式C++中，以便在生产中使用。

04

最新 CIFAR-10数据集的下载、使用方法demo详细教程

在本篇博客中，我们将详细探讨CIFAR-10数据集的下载和使用方法，涵盖了Python编程语言的应用，TensorFlow和PyTorch框架的实际操作指南。文章适合所有水平的读者，无论是机器学习的初学者还是有经验的数据科学家。CIFAR-10、机器学习、Python编程、TensorFlow教程、PyTorch实战等关键词将帮助您从搜索引擎轻松找到本文。

01

1行代码消除PyTorch的CUDA内存溢出报错，这个GitHub项目刚发布就揽星600+

现在，有人写了一个PyTorch wrapper，用一行代码就能“无痛”消除这个bug。

01

深度残差收缩网络（完整PyTorch程序）

深度残差收缩网络是建立在三个部分的基础之上的，包括残差网络、注意力机制和软阈值化。

01

PyTorch最佳实践，怎样才能写出一手风格优美的代码

虽然这是一个非官方的指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。

03

一个优雅的框架 | Pytorch 初体验

pytorch是啥呢？其实pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架，它的前身是torch，主要的语言接口是Lua，在如今github上前10的机器学习项目有9个都是python的时代，一直没有太多的人使用，比较小众。而pytorch如今重新归来，用python重写了整个框架，又重新回到了我的视线。现在流行的深度学习框架都有着金主爸爸的支持，tensorflow是Google开发的，当然是他的官方框架，MXnet是Amazo

09

经验 | PyTorch开发部署时5个常见错误

ML是有趣的，ML是受欢迎的，ML无处不在。大多数公司要么使用TensorFlow，要么使用PyTorch，还有些老家伙喜欢Caffe。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭