前言: 我們知道,pytorch一般情況下,是將網絡中的參數保存成OrderedDict(見附1)形式的。這里的參數其實包括2種:一種是模型中的各種module含的參數,即nn.Parameter,我們當然可以在網絡中定義其他的nn.Parameter參數。另外一種 ...
下文都將torch.nn簡寫成nn Module: 就是我們常用的torch.nn.Module類,你定義的所有網絡結構都必須繼承這個類。 Buffer: buffer和parameter相對,就是指那些不需要參與反向傳播的參數 示例如下: Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是組成Module的參數。例如一個nn.Linear通常由weight和bias參數 ...
2019-12-20 21:59 0 3831 推薦指數:
前言: 我們知道,pytorch一般情況下,是將網絡中的參數保存成OrderedDict(見附1)形式的。這里的參數其實包括2種:一種是模型中的各種module含的參數,即nn.Parameter,我們當然可以在網絡中定義其他的nn.Parameter參數。另外一種 ...
parameter 官網API 其可以將普通張量轉變為模型參數的一部分。Parameters是Tensor的一個子類,當用於Module時具有非常特殊的屬性,當其被賦予為模塊的屬性時,他們自動地添加到模塊參數列表中,且將會出現在如parameters()迭代器中。如果賦予一個普通張量則沒 ...
:torch.nn.register_parameter()用於注冊Parameter實例到當前Module中(一般可以用to ...
register_parameter nn.Parameters 與 register_parameter 都會向 _parameters寫入參數,但是后者可以支持字符串命名。 從源碼中可以看到,nn.Parameters為Module添加屬性的方式也是通過register_parameter ...
在Java的NIO中,我們一般采用ByteBuffer緩沖區來傳輸數據,一般情況下我們創建Buffer對象是通過ByteBuffer的兩個靜態方法: 查看相關的源碼得到 我們可以很清楚的發現,這兩個方法都是實例化HeapByteBuffer ...
Reference:https://time.geekbang.org/column/article/74633 磁盤是一個塊設備,可以划分為不同的分區;在分區之上再創建文件系統,掛載到某個目錄,之后才可以在這個目錄中讀寫文件。 其實 Linux 中“一切皆文件”,而提到的“文件”是普通 ...
都要快,所以它被用作電腦的高速緩存(Cache)。 Buffer從英文直譯過來的意思是“緩沖區”,這里我 ...
1. Cache:緩存區,是高速緩存,是位於CPU和主內存之間的容量較小但速度很快的存儲器,因為CPU的速度遠遠高於主內存的速度,CPU從內存中讀取數據需等待很長的時間,而 Cache保存着CPU剛用過的數據或循環使用的部分數據,這時從Cache中讀取數據會更快,減少了CPU等待 ...