另外上面例子给出了三种读取parameter的方法,推荐使用后面两种(这两种的区别可参阅Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别),因为是以迭代生成器的方式来读取,第一种方式是一股脑的把参数全丢给你,要是模型很大,估计你的电脑会吃不消。 另外需要介绍的是_parameters是nn.Module在__init__()函数中...
CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通过将深度学习知识与Pytorch的高效结合,帮助各位新入门的读者理解深度学习各个模板之间的关系,这些均是在Pytorch上实现的,可以有效的结合当前各位研究生的研究方向,设计人工...
self._parameters 用来存放注册的 Parameter 对象 self._buffers 用来存放注册的 Buffer 对象。(pytorch 中 buffer 的概念就是 不需要反向传导更新的值) self._modules 用来保存注册的 Module 对象。 self.training 标志位,用来表示是不是在 training 状态下 ...hooks 用来保存 注册的 hook __setattr__ 与__geta...
super(MyModel, self).__init__() param= nn.Parameter(torch.randn(3, 3))#普通 Parameter 对象self.register_parameter("my_param", param)defforward(self, x):#可以通过self.my_param和 self.my_buffer 访问passmodel=MyModel()forparaminmodel.parameters():print(param)print("---")print(model.st...
通过上面的例子可以看到,nn.parameter.Paramter的requires_grad属性值默认为True。另外上面例子给出了三种读取parameter的方法,推荐使用后面两种(这两种的区别可参阅Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别),因为是以...
pytorch中Module模块中named_parameters函数 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.hidden = nn.Sequential( nn.Linear(256,64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64,10) ) def forward(self, x):...
同样的model.conv1是nn.Conv2d同样继承了Module,conv1除了自己的方法和属性外,同样具有8个属性和那些方法,我们可以使用model.conv1.weight,model.fc1.weight,model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(mode...
如果在Module中定义可训练的tensor,行不?是不行的,它并不在可训练parameters中。Parameter()与普遍tensor还有个区别,它的require_grad默认值是True。 以Linear为例进行说明: classLinear(Module):r"""Applies a linear transformation to the incoming data: :math:`y = xA^T + b`Args:in_features: size of...
module的parameters的话,一般就是self.para_name (例如self.w) module的子module命名是self子module名字para_name,例如self_submodule_w 阅读module相关文档时的注意点 1、构造函数的参数 ,如nn.Linear(in_features,out_features) 2、属性、可学习参数、子module。如nn.Linear包括w,b两个可学习参数,无子module。
在PyTorch中，nn模块是构建复杂神经网络的高级工具，它在autograd基础之上提供了更直观的接口。nn模块就像神经网络的预定义层，接受和输出Variable，同时包含了训练模型所需的常用损失函数。以下是对nn模块关键概念的概述：nn模块的两个核心组件1. Parameters: 作为Variable的子类，Parameters在模块中扮演重要角色...