摘要：
下面是定义初始化 然后进行动态赋值： 阅读全文
摘要：
Encoder代码为： 判别器为： 重点在： layers = list(model.main.children()) self.features = nn.Sequential(*layers[:-1]) ：使用除了最后一层的前面所有层 self.classifier = nn.Sequentia 阅读全文
摘要：
之前我们使用nn.Sequential()都是直接写死的，就如下所示： 那如果我们想要根据条件一点点添加进去，那就可以使用其的add_module方法 torch.nn.Module.add_module 添加子模块到当前模块中 该添加子模块能够使用给定的名字name来访问 参数： name (st 阅读全文
摘要：
1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed) 1）DataParallel 实现模块级别的数据并行 该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上实现并行。在前向传播中，模块module将在每个设备device 阅读全文