pytorch中Parameter函數(shù)用法示例
更新時間：2022年01月30日 10:38:42 作者：鬼道2022
這篇文章主要為大家介紹了pytorch中Parameter函數(shù)用法，并用詳細的代碼示例進行演示詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助
用法介紹
pytorch中的Parameter函數(shù)可以對某個張量進行參數(shù)化。它可以將不可訓練的張量轉(zhuǎn)化為可訓練的參數(shù)類型，同時將轉(zhuǎn)化后的張量綁定到模型可訓練參數(shù)的列表中，當更新模型的參數(shù)時一并將其更新。
torch.nn.parameter.Parameter
- data (Tensor)：表示需要參數(shù)化的張量
- requires_grad (bool, optional)：表示是否該張量是否需要梯度，默認值為True
代碼介紹
pytorch中的Parameter函數(shù)具體的代碼示例如下所示
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)
代碼的結(jié)果如下所示：
當神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)不是用Parameter函數(shù)參數(shù)化直接賦值給權(quán)重參數(shù)時，則會報錯，具體的程序
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)
代碼運行報錯結(jié)果如下所示:
以上就是pytorch中Parameter函數(shù)用法示例的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于pytorch中Parameter函數(shù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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