pytorch:中Parameter數(shù)據(jù)結構的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下pytorch:中Parameter數(shù)據(jù)結構的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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一般來說,pytorch 的Parameter是一個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所對應的tensor 除了包含數(shù)據(jù)之外,還包含一個屬性:requires_grad(=True/False)

在Parameter所對應的tensor中獲取純數(shù)據(jù),可以通過以下操作:

param_data = Parameter.data

測試代碼:

#-*-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)

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分享題目：pytorch:中Parameter數(shù)據(jù)結構的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
文章出自：http://bm7419.com/article36/cdihpg.html

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