Я изучаю PyTorch и вижу два распространенных класса: torch.Tensor и torch.nn.Module. Я немного не понимаю их различий и того, когда их использовать.
Вот что я понимаю:
Я изучаю PyTorch и вижу два распространенных класса: torch.Tensor и torch.nn.Module. Я немного не понимаю их различий и того, когда их использовать. Вот что я понимаю: [list] [*][code]torch.Tensor[/code] представляет данные, обычно многомерный массив, и поддерживает такие операции, как сложение, умножение и вычисление градиента.
[*][code]torch.nn.Module[/code] — базовый класс для всех моделей нейронных сетей в PyTorch. Он может содержать слои, параметры и определяет метод front().
[/list] Я не уверен в следующем: [list] [*]Могу ли я использовать torch.Tensor для непосредственного определения моделей?
[*]Почему мы всегда создаем подкласс torch.nn.Module для нейронных сетей вместо просто используете тензоры?
[*]Как модуль и тензор взаимодействуют во время обучения?
[/list] Может ли кто-нибудь объяснить разницу ясно на примерах?