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)
以上这篇pytorch: Parameter 的数据结构实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
