nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)) 含义是将一个固定不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter,并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的parameter,所以在参数优化的时候可以进行优化的),所以经过类型转换这个self.v变成了模型的一部分,成为了模型中根据训练可以改动的参数...
在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的parameter,所以在参数优化的时候可以进行优化的)...
在刷官方Tutorial的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教程里面的解释也是云里雾里,于是在栈溢网看到了一篇解释,并做了几个实验才算完全理解了这个函数。首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个...
torch.nn.Parameter 详解 这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型 Tensor 转换成可以训练的类型 parameter 并将这个 parameter 绑定到这个 module 里面(net.parameter() 中就有这个绑定的 parameter,所以在参数优化的时候可以进行优化),所以经过类型转换这个变量就 变成了模型的一部分,成为了模型中根据训练可...
torch.nn 参数Parameter与Module容器 作者:elfin 参考资料来源:torch.nn torch.nn是构建计算图的基础模块,model.train()、model.val()分别为模型的训练、评估模式。 一、Parameter nn.parameter.Parameter(
理解torch.nn.Parameter torch.nn.Parameter是如何计算的呢? Parameter实际上也是Tensor,也就是说是一个多维矩阵,是Variable类中的一个特殊类。当我们创建一个model时,parameter会自动累加到Parameter 列表中。 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportAdamclassNN_Network(nn.Module):def__init__(self,in_...
⾏优化的)，所以经过类型转换这个self.v变成了模型的⼀部分，成为了模型中根据训练可以改动的参数了。使⽤这个函数的⽬的也是想让某些变量在学习的过程中不断的修改其值以达到最优化。ViT中nn.Parameter()的实验 看过这个分析后，我们再看⼀下Vision Transformer中的⽤法：...self.pos_embedding = nn....
torch.nn是构建计算图的基础模块,model.train()、model.val()分别为模型的训练、评估模式。 一、Parameter nn.parameter.Parameter(data=None, requires_grad=True) 将张量加入模型,通过requires_grad=True来进行控制是否可更新参数!与torch.tensor直接设置requires_grad=True的区别是直接设置不会将数据保存到model.para...
Parameter Vs Tensor: 首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的parameter,所以在参数优化的时候可以进行优化的),所以经过类型转换这个self.v变成了模型的一部分,成为了模型中根据训练可以改动的...
nn.Parameter(torch.empty(out_features, **factory_kwargs)) else: self.register_parameter...