The parameter can be accessed from this module using the given name param (Parameter): parameter to be added to the module. """ if '_parameters' not in self.__dict__: raise AttributeError("cannot assign parameter before Module.__init__() call") # 省略其它类型检查 else: self._param...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_param= nn.Parameter(torch.randn(3, 3))#模型的成员变量defforward(self, x):#可以通过 self.my_param 和 self.my_buffer 访问passmodel=MyModel()forparaminmodel.parameters():print(param)print("---")pr...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.my_tensor=torch.randn(1)# 参数直接作为模型类成员变量self.register_buffer('my_buffer',torch.randn(1))# 参数注册为 bufferself.my_param=nn.Parameter(torch.randn(1))defforward(self,x):returnxmodel=MyModel()pr...
def __init__(self, optimizer): # 初始化self._last_lr避免报错 self._last_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] #在_LRScheduler的初始化时,会调用step()方法 super(MyLR, self).__init__(optimizer) def get_lr(self): # 获取之前的学习率 last_lrs = self.get_last_lr...
super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1)) # 参数注册为 buffer self.my_param = nn.Parameter(torch.randn(1)) def forward(self, x): ...
classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.my_tensor = torch.randn(1)# 参数直接作为模型类成员变量self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1))# 参数注册为 bufferself.my_param = nn.Parameter(torch.randn(1))defforward(self, x):returnxmodel ...
print(param1.grad)模型权重初始化 注意 model.modules() 和 model.children() 的区别：model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。# Common practise for initialization.for layer in model.modules():if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):torch.nn.init....
classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.my_tensor=torch.randn(1)# 参数直接作为模型类成员变量self.register_buffer('my_buffer',torch.randn(1))# 参数注册为 bufferself.my_param=nn.Parameter(torch.randn(1))defforward(self,x):returnx ...
的 nn.parallel.DistributedDataParallel模块。当一个DDP进程运行在多个设备上的时候它的_sync_param后缀...
param的类型为torch.nn.parameter.Parameter,其实这是Tensor的子类,和Tensor不同的是如果一个Tensor是Parameter,那么它会自动被添加到模型的参数列表里 初始化模型参数 PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略,PyTorch的init模块里提供了多种预设的初始化方法。也可以自定义初始化方法。