(2)实例采用self表示,所以__dict__维护着实例的全部属性(属性定义时通过__setattr__注册到__dict__中),get()方法中的_parameters参数就是实例的一个属性,这个属性在Module类的初始化函数中定义: def __init__(self): """ Initializes internal Module state, shared by both nn.Module and ScriptModule. ...
复制 def__setattr__(self,name,value):defremove_from(*dicts):fordindicts:ifnameind:del d[name]params=self.__dict__.get('_parameters')ifisinstance(value,Parameter):ifparams is None:raiseAttributeError("cannot assign parameters before Module.__init__() call")remove_from(self.__dict__,self...
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...
get_perf(no_vmap_timer, "without vmap", with_vmap_timer, "vmap") Performance delta: 69.4681 percent improvement with vmap 此外,很容易将问题转换过来,说我们想要计算模型参数(权重、偏置)的雅可比矩阵,而不是输入的雅可比矩阵 # note the change in input via ``argnums`` parameters of 0,1 to ...
Parameters是Variable的子类。Variable的一种。 Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到Module的参数列表中,也就是会出现在parameters()迭代器中。常被用于模块参数module parameter。
get_attributes(): delattr(self, name) for name, _ in concrete_type.get_modules(): delattr(self, name) for name in ("_parameters", "_buffers", "_modules"): delattr(self, name) cls.__init__ = init_then_script # type: ignore return super(ScriptMeta, cls).__init__(name, ...
2.通过nn.Parameter()创建普通的Parameter对象,不作为模型的成员变量,然后将Parameter对象通过register_parameter()进行注册,可以通过model.parameters()返回,注册后的参数也是会自动保存到OrderedDict中去。 importtorchimporttorch.nn as nnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self): ...
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。
model.parameters()] return param_rrefs 6.5 逻辑关系 我们需要一个逻辑关系图来梳理一下: 生成DistributedOptimizer 的时候,调用 TrainerNet 的 get_global_param_rrefs 方法来获取需要分布式优化的参数。 TrainerNet 调用 ParameterServer 的 get_param_rrefs 方法来取参数服务器获取。 ParameterServer 调用 Net 的...
我在将Pytorch代码转成Mindspore代码,其中pytorch在nn.Module中有一部分代码是: def init_parameters(self): init_range = 0.1 for param in self.parameters(): param.data.uniform_(-init_range, init_range) 我按照官方文档,将其中的self.parameters()改成了mindspore中nn.Cell模块里面的get_parameters()...