PyTorch中 torch.nn與torch.nn.functional的區別
torch.nn
pytorch中文文檔鏈接：torch.nn
在__init__()函數里定義，定義的是一個類：
torch.nn.functional
pytorch中文文檔鏈接：torch.nn.functional
在__forward()__函數里定義，定義的是一個函數：
兩者的區別
torch.nn中是一個定義的類，以class xx來定義的，可以提取變化的學習參數。
torch.nn.functional是一個函數，由def function( )定義，是一個固定的運算公式。
深度學習中會有很多權重是在不斷更新的，所以需要采用類的方式，以確保能在參數發生變化時仍能使用我們之前定好的運算步驟。因此如果模型有可學習的參數，應該使用nn.Module，否則兩個沒有區別。但是簡單的計算不需要新建一個類來做，所以使用nn.functional定義函數就可以。
即：層內有variable的情況用nn定義，否則用nn.functional定義。
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