from torch.nn import Module, ModuleList相当于paddle哪个模块

PaddlePaddle中的nn.Layer和nn.LayerList

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这篇博客: torch.nn.model中的 nn.Module 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

nn.Module是nn模块中的核心结构，它是一个抽象的概念，即可以表示神经网络中的某一层，也可以表示一个包含多个层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module,来编写自己的网络层。
也就是说，nn.model是所有网络(net)层的父类，我们自己如果要实现层的话，需要继承该类。
下面，我们先用nn.Module实现全连接层，也就是输出y和输入x满足y=wx+b，w和b是可学习的参数。

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable

class Linear(nn.Module): #继承nn.Module
    def __init__(self,in_features,out_features):
        super(Linear, self).__init__()
        self.w = nn.Parameter(torch.randn(in_features,out_features))
        self.b = nn.Parameter(torch.randn((out_features)))
    def forward(self, x):
        x = x.mm(self.w)
        return x+self.b.expand_as(x)
layer = Linear(4,3)  #linear中w和b中用到的维度
input = Variable(torch.randn(2,4))
output = layer(input)

print(output)

for name ,parameter in layer.named_parameters():
    print(name,parameter)
####    x：2*4  w：4*3  b：2*3

（1）这里，无需写反向传播，前向传播forward是对variable操作，nn.module能够利用autograd自动实现反向传播。
（2）使用时，可以直观的将layer理解为数学中的函数，等价于layer.call(input),在call函数中，主要调用forward函数，所以在实际使用中尽量使用layer(x)而不是layer.forward(x)。
（3）Module中的学习参数能通过named_parameters()返回迭代器，使其根据有辨识度，如下：

tensor([[ 4.9175,  2.3497, -2.6925],
        [ 1.1180,  3.9969,  1.6693]], grad_fn=<AddBackward0>)
w Parameter containing:
tensor([[ 0.2551, -0.7882, -0.3602],
        [ 0.8282, -0.8747, -1.5308],
        [ 1.6235,  0.0266, -0.9119],
        [ 2.1582,  0.2946,  0.2217]], requires_grad=True)
b Parameter containing:
tensor([-1.4613,  2.7254,  0.6014], requires_grad=True)

实现多层感知机：
在这里插入图片描述

import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable

class Linear(nn.Module): #继承nn.Module
    def __init__(self,in_features,out_features):
        super(Linear, self).__init__()
        self.w = nn.Parameter(torch.randn(in_features,out_features))
        self.b = nn.Parameter(torch.randn((out_features)))
    def forward(self, x):
        x = x.mm(self.w)
        return x+self.b.expand_as(x)

class Preceptron(nn.Module): #继承nn.Module
    def __init__(self,in_features,hidden_features,out_features):
        nn.Module.__init__(self)
        self.layer1 = Linear(in_features,hidden_features)
        self.layer2 = Linear(hidden_features,out_features)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x=torch.sigmoid(x)
        return self.layer2

preceptron = Preceptron(3,4,1)
for name,param in preceptron.named_parameters():
    print(name,param.size())

（1）构造函数__init__中，可利用前面自定义的Linear层(module)，作为当前module对象的一个子module，它的可学习参数，也会成为当前module的可学习参数。

关于nn.Parameters

self.w = nn.Parameter(torch.randn(in_features,out_features))

参考博客：

PyTorch里面的torch.nn.Parameter()
首先可以将这个函数理解为类型转换函数，将一个不可训练的tensor转换为可以训练的parameters，所以在参数训练的时候可以优化。转换后这个self.w变成了模型的一部分，成为了模型中根据训练可以改动的参数。
使用这个函数的目的是让某些变量在学习过程中达到最优值。
w被封装为一个parameter,Parameter是一种特殊的Variable,默认需要求导，即（requires_grad = True）

以下回答来自chatgpt:
在PaddlePaddle中，有与torch.nn中的Module和ModuleList相对应的模块，分别是paddle.nn.Layer和paddle.nn.LayerList。
paddle.nn.Layer与torch.nn.Module类似，是所有神经网络的base类，我们所写的网络都要继承这个类。与torch.nn.Module类似，我们可以在继承paddle.nn.Layer后覆写__init__()和forward()两个函数。train()和eval()方法控制网络的状态，但实际不包含任何训练动作。zero_grad()方法设置所有模型参数的梯度为0。
paddle.nn.LayerList与torch.nn.ModuleList类似，用于将多层网络连接在一起。在使用LayerList时，需要在__init__()方法中将每一层网络添加到一个列表中，然后调用LayerList将这个列表作为参数传入。
以下是一个通过继承paddle.nn.Layer类构建简单的神经网络的例子：
```
import paddle
import paddle.nn as nn

class Net(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
```
可以看到，我们首先继承了paddle.nn.Layer类，并通过覆写__init__()方法来定义网络中的层。在这个例子中，我们构建了一个两层全连接网络，第一层的输入为input_size，输出为hidden_size，第二层的输入为hidden_size，输出为output_size。然后，在forward()方法中定义了数据在网络中的传播方式，即将数据x输入到第一层全连接层进行线性变换后通过ReLU激活函数，并将输出结果输入到第二层全连接层进行线性变换，最终返回输出结果。

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