torch.nn.Parameter方法如何使用

本篇文章给大家分享的是有关torch.nn.Parameter方法如何使用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

解释:

它是Tensor的一个子类,它可以被作为module的参数,把它赋值给module的属性,那么会自动被添加到module的参数,也就是出现在parameters()迭代器中.如果不使用Parameter类型,仅仅使用Tensor,把Tensor类赋值给module的属性,不会有这种效果,不会出现在parameter()迭代器中.

实验:

import torchimport torch.nn as nnclass Model4CXQ(nn.Module):def __init__(self):super(Model4CXQ, self).__init__()# super().__init__()self.attribute4cxq = nn.Parameter(torch.tensor(20200910.0))self.attribute4lzq = nn.Parameter(torch.tensor(20200.0))# self.attribute4scc = nn.Parameter(torch.Tensor(2.0))  # TypeError: new(): data must be a sequence (got float)# self.attribute4pq = nn.Parameter(torch.tensor(2))  # RuntimeError: Only Tensors of floating point dtype can require gradientsself.attribute4zh = nn.Parameter(torch.Tensor(2))# self.attribute4yzb = nn.Parameter(torch.tensor(912.0))self.attribute4yzb = (torch.tensor(912.0))self.attribute4gcx = (torch.tensor(3))self.attribute4ymw = (torch.Tensor(3))def forward(self, x):passif __name__ == "__main__":model = Model4CXQ()print()print("打印参数".center(50,'-'))for param in model.parameters():print(param)print()print("打印字典".center(50,'-'))for k, v in model.state_dict().items():print(k, v)

控制台输出:

Windows PowerShell版权所有 (C) Microsoft Corporation。保留所有权利。尝试新的跨平台 PowerShell https://aka.ms/pscore6加载个人及系统配置文件用了 861 毫秒。(base) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq> conda activate ssd4pytorch2_2_0(ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>  & 'D:\Anaconda3\envs\ssd4pytorch2_2_0\python.exe' 'c:\Users\chenxuqi\.vscode\extensions\ms-python.python-2020.12.424452561\pythonFiles\lib\python\debugpy\launcher' '56980' '--' 'c:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq\test8.py'-----------------------打印参数-----------------------Parameter containing:tensor(20200910., requires_grad=True)Parameter containing:tensor(20200., requires_grad=True)Parameter containing:tensor([1.1673e-42, 0.0000e+00], requires_grad=True)-----------------------打印字典-----------------------attribute4cxq tensor(20200910.)attribute4lzq tensor(20200.)attribute4zh tensor([1.1673e-42, 0.0000e+00])(ssd4pytorch2_2_0) PS C:\Users\chenxuqi\Desktop\News4cxq\test4cxq>

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