【Image captioning】ruotianluo/self-critical.pytorch之2—Newfc网络模型的解析（for image captioning）

【Image captioning】ruotianluo/self-critical.pytorch之2—Newfc网络模型的解析（for image captioning）

作者：安静到无声 个人主页

写在前面：本节详细介绍了 ruotianluo/self-critical.pytorch 中的 Newfc 模型，包括代码解析、网络结构和实现细节等方面。读者将全面深入地了解该模型的特点和优势，并能够运用所学知识进行高质量的代码实现。这是一个必不可少的教程，适合图像字幕生成领域的进阶学习者深入学习。

1. Newfc网络模型调用详情

在代码中网络调用主要通过以下代码实现（在tools/train.py程序中），这段Python代码的注释解释了正在构建一个机器学习模型。首先，通过loader.get_vocab()方法获取了一个词汇表，然后利用models.setup(opt).cuda()方法初始化了一个模型，并将其放置在GPU上进行运算。其中，opt.vocab是指定了输入数据的词汇表，setup(opt)则是设置模型结构，.cuda()方