在刷官方Tutorial的時候發現了一個用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教程里面的解釋也是雲里霧里,於是在棧溢網看到了一篇解釋,並做了幾個實驗才算完全理解了這個函數。首先可以把這個函數 ...
這個函數理解為類型轉換函數,將一個不可訓練的類型 Tensor 轉換成可以訓練的類型 parameter 並將這個 parameter 綁定到這個 module 里面 net.parameter 中就有這個綁定的 parameter,所以在參數優化的時候可以進行優化 ,所以經過類型轉換這個變量就 變成了模型的一部分,成為了模型中根據訓練可以改動的參數。使用這個函數的目的也是想讓某些變量在學習的過程 ...
2021-01-13 11:09 0 3279 推薦指數:
在刷官方Tutorial的時候發現了一個用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),看了官方教程里面的解釋也是雲里霧里,於是在棧溢網看到了一篇解釋,並做了幾個實驗才算完全理解了這個函數。首先可以把這個函數 ...
torch.nn ------ 參數Parameter與Module容器 作者:elfin 參考資料來源:torch.nn 目錄 一、Parameter 二、torch.nn之容器 2.1 Module ...
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 ...
如下: torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, ...
來源CSDN torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None) 功能:將某一個維度除以那個維度對應的范數(默認是2范數)。 主要 ...
輸入x: [ batch_size, channels, height_1, width_1 ] batch_size 一個batch中樣例的個數 ...
123456789101112lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)x seq_len ...
參考:官方文檔 源碼 官方文檔 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. ...