pytorch中Parameter函数用法示例

用法介绍

pytorch中的parameter函数可以对某个张量进行参数化。它可以将不可训练的张量转化为可训练的参数类型，同时将转化后的张量绑定到模型可训练参数的列表中，当更新模型的参数时一并将其更新。

torch.nn.parameter.parameter

• data (tensor)：表示需要参数化的张量
• requires_grad (bool, optional)：表示是否该张量是否需要梯度，默认值为true

代码介绍

 pytorch中的parameter函数具体的代码示例如下所示

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)

代码的结果如下所示：

 当神经网络的参数不是用parameter函数参数化直接赋值给权重参数时，则会报错，具体的程序

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)

代码运行报错结果如下所示:

以上就是pytorch中parameter函数用法示例的详细内容，更多关于pytorch中parameter函数的资料请关注其它相关文章！