装载自：https://blog.csdn.net/u011501388/article/details/86602275
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn class AlexNet_1(nn.Module): def __init__(self, num_classes=n): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d( 3, 64, kernel_size= 3, stride= 2, padding= 1), nn.BatchNorm2d( 64), nn.ReLU(inplace= True), ) def forward(self, x): x = self.features(x) class AlexNet_2(nn.Module): def __init__(self, num_classes=n): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d( 3, 64, kernel_size= 3, stride= 2, padding= 1), nn.BatchNorm2d( 64), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = F.ReLU(x)在如上网络中，AlexNet_1与AlexNet_2实现的结果是一致的，但是可以看到将ReLU层添加到网络有两种不同的实现，即nn.ReLU和F.ReLU两种实现方法。 其中nn.ReLU作为一个层结构，必须添加到nn.Module容器中才能使用，而F.ReLU则作为一个函数调用，看上去作为一个函数调用更方便更简洁。具体使用哪种方式，取决于编程风格。在PyTorch中,nn.X都有对应的函数版本F.X，但是并不是所有的F.X均可以用于forward或其它代码段中，因为当网络模型训练完毕时，在存储model时，在forward中的F.X函数中的参数是无法保存的。也就是说，在forward中，使用的F.X函数一般均没有状态参数，比如F.ReLU，F.avg_pool2d等，均没有参数，它们可以用在任何代码片段中。
1. pytorch学习笔记（九）：PyTorch结构介绍
2. Whats the difference between nn.relu() vs F.relu()
3. pytorch中nn和nn.functional有什么区别？
