本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤.网络模型的内容如下,包括模型创建和权值初始化,这些内容都在nn.Module中有实现. 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要素:构建子模块和拼接子模块.如 LeNet 里包含很多卷积层.池化层.全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来…

模型创建与nn.Module 网络模型创建步骤 nn.Module graph LR 模型 --> 模型创建 模型创建 --> 构建网络层 构建网络层 --> id[卷积层,池化层,激活函数层] 模型 --> 权值初始化 权值初始化 --> id1[Xavier,Kaiming,均匀分布,正太分布] 模型创建 --> 拼接网络层 拼接网络层 --> id2[LeNet,AlexNet,ResNet] LeNet Conv1 --> pool1 -->…

接着之前写的V-rep学习笔记:机器人模型创建2—添加关节继续机器人创建流程.如果已经添加好关节,那么就可以进入流程的最后一步:搭建层次结构模型和模型定义(build the model hierarchy and finish the model definition).但是想要进行动力学仿真(碰撞.接触.自由落体...)的话,还需要进行额外的一些操作: Building the dynamic shapes VREP中几何体的属性可以分为: dynamic or static: 具有动态属性…

下面接着之前经过简化并调整好视觉效果的模型继续工作流,为了使模型能受控制运动起来必须在合适的位置上添加相应的运动副/关节.一般情况下我们可以查阅手册或根据设计图纸获得这些关节的准确位置和姿态,知道这些信息以后就可以通过[Menu bar --> Add --> Joints --> ...]来添加关节了, 之后可以通过位置和姿态对话框来调整关节位置姿态.在之前写过的V-rep学习笔记:曲柄摇杆机构中就是按照这种方式添加的关节. 如果我们有机器人的DH参数表也可以使用VREP中的工具来生成…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…

Module 是 pytorch 提供的一个基类,每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类,继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单. 本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的. 初始化方法中做了什么def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = Or…

完成之前的操作后终于来到最后一步——定义模型,即将之前创建的几何体.关节等元素按层级关系组织成为一个整体. 将最后一个连杆robot_link_dyn6拖放到相应的关节(robot_joint6)下,成为其子节点.依次进行这样的操作,直到机器人的基座为止,最终UR机器人的层级结构看起来如下图所示: [Robot model hierarchy] 由于根节点代表了整个机器人,这里我们将根节点重命名:robot代表机器人的动力学模型,robot_visibleBase代表机器人的可视化模型.接着选中…

要进行机器人仿真首先需要得到机器人的几何模型.我们可以直接通过VREP中提供的基本几何体来搭建一个简易的机器人[Menu bar --> Add --> Primitive shape --> ...],如下图所示的两轮差动机器人就是由球和圆柱体搭建而成.这种形状简单的几何体称为Primitive shape:best suited for dynamics collision response calculation, since it will perform much faster…

import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F CONTEXT_SIZE = 2 # 2 words to the left, 2 to the right raw_text = "We are about to study the idea of a computational process. Computational p…

import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim CONTEXT_SIZE = 2 # the same as window_size EMBEDDING_DIM = 10 test_sentence = "When forty winters shall besiege thy bro…