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本篇文章给大家分享的是有关parameter与buffer怎么在Pytorch模型中使用,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。
我们可以直接将模型的成员变量(http://self.xxx) 通过nn.Parameter() 创建,会自动注册到parameters中,可以通过model.parameters() 返回,并且这样创建的参数会自动保存到OrderDict中去;
通过nn.Parameter() 创建普通Parameter对象,不作为模型的成员变量,然后将Parameter对象通过register_parameter()进行注册,可以通model.parameters() 返回,注册后的参数也会自动保存到OrderDict中去;
然后将tensor通过register_buffer()进行注册,可以通model.buffers() 返回,注册完后参数也会自动保存到OrderDict中去。
下文都将torch.nn简写成nn
Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类。
Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数
class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1)) # 参数注册为 buffer self.my_param = nn.Parameter(torch.randn(1)) def forward(self, x): return x model = MyModel() print(model.state_dict()) >>>OrderedDict([('my_param', tensor([1.2357])), ('my_buffer', tensor([-0.9982]))]) Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 import torch.nn as nn fc = nn.Linear(2,2) # 读取参数的方式一 fc._parameters >>> OrderedDict([('weight', Parameter containing: tensor([[0.4142, 0.0424], [0.3940, 0.0796]], requires_grad=True)), ('bias', Parameter containing: tensor([-0.2885, 0.5825], requires_grad=True))]) # 读取参数的方式二(推荐这种) for n, p in fc.named_parameters(): print(n,p) >>>weight Parameter containing: tensor([[0.4142, 0.0424], [0.3940, 0.0796]], requires_grad=True) bias Parameter containing: tensor([-0.2885, 0.5825], requires_grad=True) # 读取参数的方式三 for p in fc.parameters(): print(p) >>>Parameter containing: tensor([[0.4142, 0.0424], [0.3940, 0.0796]], requires_grad=True) Parameter containing: tensor([-0.2885, 0.5825], requires_grad=True)
通过上面的例子可以看到,nn.parameter.Paramter的requires_grad属性值默认为True。另外上面例子给出了三种读取parameter的方法,推荐使用后面两种,因为是以迭代生成器的方式来读取,第一种方式是一股脑的把参数全丢给你,要是模型很大,估计你的电脑会吃不消。
另外需要介绍的是_parameters是nn.Module在__init__()函数中就定义了的一个OrderDict类,这个可以通过看下面给出的部分源码看到,可以看到还初始化了很多其他东西,其实原理都大同小异,你理解了这个之后,其他的也是同样的道理。
class Module(object): ... def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forward_hooks = OrderedDict() self._forward_pre_hooks = OrderedDict() self._state_dict_hooks = OrderedDict() self._load_state_dict_pre_hooks = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self.training = True
每当我们给一个成员变量定义一个nn.parameter.Paramter的时候,都会自动注册到_parameters,具体的步骤如下:
import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() # 下面两种定义方式均可 self.p1 = nn.paramter.Paramter(torch.tensor(1.0)) print(self._parameters) self.p2 = nn.Paramter(torch.tensor(2.0)) print(self._parameters)
首先运行super(MyModel, self).__init__(),这样MyModel就初始化了_paramters等一系列的OrderDict,此时所有变量还都是空的。
self.p1 = nn.paramter.Paramter(torch.tensor(1.0)): 这行代码会触发nn.Module预定义好的__setattr__函数,该函数部分源码如下:
def __setattr__(self, name, value): ... params = self.__dict__.get('_parameters') if isinstance(value, Parameter): if params is None: raise AttributeError( "cannot assign parameters before Module.__init__() call") remove_from(self.__dict__, self._buffers, self._modules) self.register_parameter(name, value) ...
__setattr__函数作用简单理解就是判断你定义的参数是否正确,如果正确就继续调用register_parameter函数进行注册,这个函数简单概括就是做了下面这件事
def register_parameter(self,name,param): ... self._parameters[name]=param
下面我们实例化这个模型看结果怎样
model = MyModel() >>>OrderedDict([('p1', Parameter containing: tensor(1., requires_grad=True))]) OrderedDict([('p1', Parameter containing: tensor(1., requires_grad=True)), ('p2', Parameter containing: tensor(2., requires_grad=True))])
以上就是parameter与buffer怎么在Pytorch模型中使用,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
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