pytorch中Parameter函数用法示例
用法介绍
pytorch中的Parameter函数可以对某个张量进行参数化。它可以将不可训练的张量转化为可训练的参数类型,同时将转化后的张量绑定到模型可训练参数的列表中,当更新模型的参数时一并将其更新。
torch.nn.parameter.Parameter
- data (Tensor):表示需要参数化的张量
- requires_grad (bool, optional):表示是否该张量是否需要梯度,默认值为True
代码介绍
pytorch中的Parameter函数具体的代码示例如下所示
import torch import torch.nn as nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) self.linear.weight = torch.nn.Parameter(torch.zeros(input_dim, output_dim)) self.linear.bias = torch.nn.Parameter(torch.ones(output_dim)) def forward(self, input_array): output = self.linear(input_array) return output if __name__ == '__main__': net = NeuralNetwork(4, 6) for param in net.parameters(): print(param)
代码的结果如下所示:
当神经网络的参数不是用Parameter函数参数化直接赋值给权重参数时,则会报错,具体的程序
import torch import torch.nn as nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) self.linear.weight = torch.zeros(input_dim, output_dim) self.linear.bias = torch.ones(output_dim) def forward(self, input_array): output = self.linear(input_array) return output if __name__ == '__main__': net = NeuralNetwork(4, 6) for param in net.parameters(): print(param)
代码运行报错结果如下所示:
以上就是pytorch中Parameter函数用法示例的详细内容,更多关于pytorch中Parameter函数的资料请关注脚本之家其它相关文章!
相关文章
如何使用python3获取当前路径及os.path.dirname的使用
这篇文章主要介绍了如何使用python3获取当前路径及os.path.dirname的使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-12-12Pycharm创建python文件自动添加日期作者等信息(步骤详解)
这篇文章主要介绍了Pycharm创建python文件自动添加日期作者等信息(步骤详解),本文分步骤给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下2021-02-02
最新评论