解释nn.conv2d().requires_grad_(false).to(conv.weight.device)
时间: 2024-06-03 13:07:52 浏览: 6
这是一个PyTorch中的代码片段,它包含以下步骤:
1. `nn.conv2d()`是一个PyTorch中的卷积层函数。它会对输入的数据进行卷积操作并返回卷积结果。
2. `requires_grad_(false)`是一个PyTorch中的函数,用于将一个张量的`requires_grad`属性设置为`False`。这将使得这个张量不会被加入到计算图中,也就是不会被用于反向传播。
3. `to(conv.weight.device)`是一个PyTorch中的函数,用于将一个张量转移到指定的设备上。在这里,它将卷积层的权重张量转移到与它相同的设备上,以确保这个张量和卷积层在同一个设备上进行计算。
综上所述,这段代码的作用是将输入数据进行卷积操作,然后将卷积层的权重张量转移到相同的设备上,并将其设置为不需要计算梯度,以减少计算量和内存占用。
相关问题
nn.BatchNorm2d requires_grad
nn.BatchNorm2d的requires_grad属性决定了在训练过程中是否对该层的参数进行梯度更新。如果requires_grad为True,则该层的参数将参与梯度计算和反向传播,并进行参数更新。如果requires_grad为False,则该层的参数将被固定,不参与梯度计算和参数更新。
引用中提到了nn.BatchNorm2D是PaddlePaddle库中实现二维批量归一化操作的类,但对于requires_grad属性的具体说明并未提及。
引用中展示了如何在模型只在一块GPU上跑时通过改变param的requires_grad属性来控制参数更新。
引用中给出了torch.nn.BatchNorm2d类的构造函数,但对requires_grad属性的具体说明也没有提及。
因此,根据提供的引用内容,无法确定nn.BatchNorm2d的requires_grad属性的具体取值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [常见的类 nn.Conv2d,nn.BatchNorm2D,nn.AdaptiveAvgPool2d](https://blog.csdn.net/xiaoyuting999/article/details/129800756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch训练过程中改变模型参数 requires_grad 属性](https://download.csdn.net/download/weixin_38550834/14885173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [torch.nn.BatchNorm1d和torch.nn.BatchNorm2d](https://blog.csdn.net/chen_kl86/article/details/131389696)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
class ShiftModule(nn.Module): def __init__(self, input_channels, n_segment=8,n_div=8, mode='shift'): super(ShiftModule, self).__init__() self.input_channels = input_channels self.n_segment = n_segment self.fold_div = n_div self.fold = self.input_channels // self.fold_div self.conv = nn.Conv1d(self.fold_div*self.fold, self.fold_div*self.fold, kernel_size=3, padding=1, groups=self.fold_div*self.fold, bias=False) if mode == 'shift': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:self.fold, 0, 2] = 1 # shift left self.conv.weight.data[self.fold: 2 * self.fold, 0, 0] = 1 # shift right if 2*self.fold < self.input_channels: self.conv.weight.data[2 * self.fold:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'fixed': self.conv.weight.requires_grad = True self.conv.weight.data.zero_() self.conv.weight.data[:, 0, 1] = 1 # fixed elif mode == 'norm': self.conv.weight.requires_grad = True def forward(self, x): nt, c, h, w = x.size() n_batch = nt // self.n_segment x = x.view(n_batch, self.n_segment, c, h, w) x = x.permute(0, 3, 4, 2, 1) # (n_batch, h, w, c, n_segment) x = x.contiguous().view(n_batch*h*w, c, self.n_segment) x = self.conv(x) # (n_batch*h*w, c, n_segment) x = x.view(n_batch, h, w, c, self.n_segment) x = x.permute(0, 4, 3, 1, 2) # (n_batch, n_segment, c, h, w) x = x.contiguous().view(nt, c, h, w) return x
这是一个名为ShiftModule的类,继承自nn.Module。它有四个参数:input_channels表示输入的通道数,n_segment表示分段数,n_div表示每个分段的通道数,mode表示模式,可以是'shift'或者其他。
在初始化函数__init__中,首先调用父类的构造函数,然后将参数赋值给类的属性。其中,fold表示每个分段的折叠数,即fold_div的商;conv是一个1D卷积层,输入通道数为fold_div*fold,输出通道数为fold_div*fold,卷积核大小为3,padding为1,groups为fold_div*fold,表示按照fold_div*fold个通道进行分组卷积,bias为False,表示不使用偏置。
如果mode为'shift',则将卷积层的权重设置为可训练,初始化为0,并将第一折叠的第0个通道的第2个位置的权重设置为1。
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