一、背景知识 python中两个属相相关方法 result = obj.name 会调用builtin函数getattr(obj,'name')查找对应属性,如果没有name属性则调用obj.__getattr__('name')方法,再无则报错 obj.name = value ...
前言: 我们知道,pytorch一般情况下,是将网络中的参数保存成OrderedDict 见附 形式的。这里的参数其实包括 种:一种是模型中的各种module含的参数,即nn.Parameter,我们当然可以在网络中定义其他的nn.Parameter参数。另外一种是buffer。前者每次optim.step会得到更新,而不会更新后者。 模型保存 在Pytorch中一种模型保存和加载的方式如下: 可 ...
2020-07-10 17:40 0 953 推荐指数:
一、背景知识 python中两个属相相关方法 result = obj.name 会调用builtin函数getattr(obj,'name')查找对应属性,如果没有name属性则调用obj.__getattr__('name')方法,再无则报错 obj.name = value ...
nn.Module基类的构造函数: 其中每个属性的解释如下: _parameters:字典,保存用户直接设置的parameter,self.param1 = nn.Parameter(t.randn(3, 3))会被检测到,在字典中加入一个key为'param ...
下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类。 Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: Parameter ...
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 ...
torch.nn ------ 参数Parameter与Module容器 作者:elfin 参考资料来源:torch.nn 目录 一、Parameter 二、torch.nn之容器 2.1 Module ...
Pytorch:模型的保存与加载 torch.save()、torch.load()、torch.nn.Module.load_state_dict() Pytorch 保存和加载模型后缀:.pt 和.pth 1 torch.save() [source]保存一个序列化(serialized ...
register_parameter nn.Parameters 与 register_parameter 都会向 _parameters写入参数,但是后者可以支持字符串命名。 从源码中可以看到,nn.Parameters为Module添加属性的方式也是通过register_parameter ...
parameter 官网API 其可以将普通张量转变为模型参数的一部分。Parameters是Tensor的一个子类,当用于Module时具有非常特殊的属性,当其被赋予为模块的属性时,他们自动地添加到模块参数列表中,且将会出现在如parameters()迭代器中。如果赋予一个普通张量则没 ...