Pytorch函数总结-模型相关函数

名字	功能	参数	定义	备注1	备注2
nn.Linear	对于输入数据，做一个线性转换	“输入特征数目 输出特征数目 是否需要偏置”
nn.Conv2d	对于输入数据，做2D的卷积运算	“in_channels 输入通道数（必选） out_channels 输出通道数(必选) kernel_size 卷积核的size，传整数比如2 表示size 是[2,2] 要么传list表示大小 stride移动方式 形式如kernel_size可以是整数或者list padding是否padding”
init.normal_	正态分布初始化参数	“”tensor mean 正态分布的均值 默认0.0 std 正态分布的标准差 默认1.0””	torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)
init.constant_	用常数初始化参数	“tensor val 常数”	torch.nn.init.constant_(tensor, val)
save	保存结构体到文件，背后是利用pickle	“obj 可以是tensor 可以是model 各种结构体f是打开的文件 也可是文件名”	torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=DEFAULT_PROTOCOL, _use_new_zipfile_serialization=True)