pytorch:中Parameter数据结构的示例分析

发布时间:2021-08-20 09:49:26 作者:小新
来源:亿速云 阅读:109

小编给大家分享一下pytorch:中Parameter数据结构的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!

一般来说,pytorch 的Parameter是一个tensor,但是跟通常意义上的tensor有些不一样

1) 通常意义上的tensor 仅仅是数据

2) 而Parameter所对应的tensor 除了包含数据之外,还包含一个属性:requires_grad(=True/False)

在Parameter所对应的tensor中获取纯数据,可以通过以下操作:

param_data = Parameter.data

测试代码:

#-*-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)

以上是“pytorch:中Parameter数据结构的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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