pytorch: Parameter 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)例
更新時(shí)間：2019年12月31日 14:42:45 作者：wzg2016
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一般來說,pytorch 的Parameter是一個(gè)tensor,但是跟通常意義上的tensor有些不一樣
1) 通常意義上的tensor 僅僅是數(shù)據(jù)
2) 而Parameter所對(duì)應(yīng)的tensor 除了包含數(shù)據(jù)之外,還包含一個(gè)屬性:requires_grad(=True/False)
在Parameter所對(duì)應(yīng)的tensor中獲取純數(shù)據(jù),可以通過以下操作:
param_data = Parameter.data
測(cè)試代碼:
#-*-coding:utf-8-*- import torch import torch.nn as nn ## regression for the 3 * 2 affine matrix fc_loc = nn.Sequential( nn.Linear(10 * 3 * 3, 32), nn.ReLU(True), nn.Linear(32, 3 * 2) ) ## initialize the weights/bias with identy transformation fc_loc[2].weight.data.zero_() fc_loc[2].bias.data.copy_(torch.tensor([1, 0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.float)) # print(fc_loc) print(fc_loc[2].weight) print(fc_loc[2].weight.data)
以上這篇pytorch: Parameter 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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