register_buffer的用法
时间: 2023-08-12 09:07:50 浏览: 46
`register_buffer` 可以在模型中注册缓冲区。它的用法如下:
```python
torch.nn.Module.register_buffer(name, tensor)
```
其中,`name` 是缓冲区的名称,`tensor` 是被注册的 tensor。被注册的 tensor 会被保存在模型中,可以通过 `self.name` 的方式来访问它。
示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.register_buffer('my_buffer', torch.zeros(3, 4))
model = MyModel()
print(model.my_buffer)
```
运行结果:
```
tensor([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])
```
在这个例子中,我们创建了一个 `MyModel` 类,并在其中注册了一个名为 `my_buffer` 的缓冲区,它的值是一个3x4的零矩阵。在实例化模型后,我们可以通过 `model.my_buffer` 来访问这个缓冲区。
相关问题
pytorch在模型外部获取register_buffer存储的张量
可以使用`named_buffers()`方法来获取模型中的所有register_buffer,然后使用其名称来访问对应的张量。例如:
```
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.register_buffer("my_buffer", torch.randn(3, 4))
def forward(self, x):
# use the registered buffer in the forward pass
return x.mm(self.my_buffer)
model = MyModel()
# get all registered buffers of the model
buffers = dict(model.named_buffers())
# access buffer "my_buffer"
my_buffer = buffers["my_buffer"]
```
在这个例子中,我们通过调用`named_buffers()`方法来获取所有的register_buffer。然后,我们使用`buffers["my_buffer"]`来访问名为“my_buffer”的buffer。
self.register_buffer()
b'self.register_buffer()'是一个PyTorch中的方法,用于将tensor注册为模型的buffer,这意味着该tensor不会成为模型的参数,但它的值在模型训练时可以被内部访问和使用。通常用于存储模型的状态,如运行平均或计数器。