今天在看pytorch的代码时，看到了torch.nn 和 torch.nn.functional，然后查了两个模块的官方doc，也没有看明白有啥区别，然后就查了一下资料，这里记录一下，方便以后查阅。

torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别

代码解释

torch.nn

torch.nn 这个模块下面存的主要是 Module类。
以torch.nn.Conv2d为例, 也就是说 torch.nn.Conv2d这种"函数"其实是个 Module类。
在实例化类后会初始化2d卷积所需要的参数. 这些参数会在你做forward和 backward之后根据loss进行更新,所以通常存放在定义模型的 init() 中.如:

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        #其实这里就是类的实例化,需要定义初始参数
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3, 1, 1)
        self.act = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.act(self.conv1(x))
        return x
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那在定义模型时,可不可以把nn.Conv2d写在forward处?

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.act = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        # 把卷积函数写在forward中
        x= nn.Conv2d(3, 6, 3, 1, 1)(x)
        x = self.act(x)
        return x
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把nn.Conv2d写在forward中就相当于模型每次跑forward的时候,都重新实例化了nn.Conv2d和nn.Conv2d的参数,导致模型学不到参数.

torch.nn.functional

torch.nn.functional.x 为函数。
与torch.nn不同, torch.nn.x中包含了初始化需要的参数等 attributes 而torch.nn.functional.x则需要把相应的weights 作为输入参数传递,才能完成运算, 所以用torch.nn.functional创建模型时需要创建并初始化相应参数.
例如:

import torch.nn.functional as F
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.act = nn.ReLU()
        self.weighs = nn.Parameter(torch.rand(x,x,x,x)) # 初始化参数
        self.bias = nn.Parameter(torch.rand(x)) # 初始化参数
        
    def forward(self, x):
        # 把卷积函数写在forward中,把w和b传入函数
        x= F.conv2d(x,self.weighs,self.bias)
        x = self.act(x)
        return x
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参考文章

【pytorch】torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别

torch.nn 与 torch.nn.functional的区别？如何选择？