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简述PyTorch中nn.Module的应用

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简介：
简介：本文简要介绍了在PyTorch框架下使用nn.Module构建深度学习模型的方法和技巧，帮助读者快速掌握其核心应用。 `torch.nn.Module` 是对神经网络层进行封装的基础类，它包含了网络结构、参数以及一些操作的定义。 在初始化部分： ```python def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forward_hooks = OrderedDict() ``` 这段代码展示了 `torch.nn.Module` 类的初始化方法，其中定义了几个有序字典来存储网络参数、缓冲区以及前向和后向钩子。

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  • 简述PyTorch中nn.Module的应用
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    + str.charAt(1) + is: h); document.writeln(
    + str.charAt(2) + is: i); document.writeln(
    + str.charAt(3) + is: s); document.writeln(
    + str.charAt(4) + is: ); document.writeln(
    + str.charAt(5) + is: i); ``` 上述代码执行后，输出结果为： ``` T is: T h is: h i is: i s is: s is: i is: i ``` 值得注意的是，在原字符串中索引4的位置上没有字符（即空格），因此`str.charAt(4)`返回了一个空串。通常，当给定的索引值超出范围或者为负数时，charAt()方法都会输出一个空串。 掌握charAt()函数在处理JavaScript中的字符串操作非常关键。它不仅能够帮助开发者精确地获取特定位置上的字符信息，还可在很多情况下辅助完成其他如比较、拼接及截取等复杂任务。因此，对于初学者而言，在学习和理解JavaScript编程语言时，熟练运用charAt()方法是十分重要的基础技能之一。
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