self.parameters():是什么
时间: 2024-06-04 07:08:35 浏览: 2
`self.parameters()` 是一个函数,用于返回当前模型中的可学习参数。它是 PyTorch 中 `nn.Module` 类的一个方法,如果我们在自定义模型中继承了 `nn.Module`,那么我们就可以使用 `self.parameters()` 来获取模型中所有的可学习参数。这些参数包括权重和偏置等模型参数。我们可以通过调用 `optimizer.step()` 方法来更新这些参数,从而训练模型。
相关问题
def freeze(self): for layer in self.layers: for param in layer.parameters(): param.requires_grad = False
这是一个神经网络的冻结函数,其中 self 代表类本身。冻结是指在训练神经网络时,固定某些层或参数不参与梯度更新,以避免它们对模型的输出产生影响,通常用于微调预训练模型或防止过拟合。
在这个函数中,通过遍历神经网络的每一层和每个参数,将它们的 `requires_grad` 属性设置为 False,从而使得它们在训练时不会被更新。需要注意的是,这个函数只是将神经网络的参数冻结,并不会改变神经网络的结构,因此在调用该函数之后,仍然可以通过调用 `backward()` 函数计算梯度,但是由于参数被冻结,这些梯度不会对参数产生影响。
详细解释这段代码 def init(self, args, model, env, logger): self.args = args self.device = th.device( "cuda" if th.cuda.is_available() and self.args.cuda else "cpu" ) self.logger = logger self.episodic = self.args.episodic if self.args.target: target_net = model(self.args).to(self.device) self.behaviour_net = model(self.args, target_net).to(self.device) else: self.behaviour_net = model(self.args).to(self.device) if self.args.replay: if not self.episodic: self.replay_buffer = TransReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) else: self.replay_buffer = EpisodeReplayBuffer( int(self.args.replay_buffer_size) ) self.env = env self.policy_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.policy_dicts.parameters(), lr=args.policy_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.value_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.value_dicts.parameters(), lr=args.value_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) if self.args.mixer: self.mixer_optimizer = optim.RMSprop( self.behaviour_net.mixer.parameters(), lr=args.mixer_lrate, alpha=0.99, eps=1e-5 ) self.init_action = th.zeros(1, self.args.agent_num, self.args.action_dim).to(self.device) self.steps = 0 self.episodes = 0 self.entr = self.args.entr
这段代码是一个类的初始化方法,接收四个参数args、model、env和logger。首先,将args、logger存储在类的属性中;然后,根据是否使用cuda,设置device属性为"cuda"或"cpu";若args中有target,则创建一个target_net模型,并将其移动到device上,同时创建一个behaviour_net模型,并将其移动到device上;否则,直接创建behaviour_net模型,并将其移动到device上。若args中有replay,则根据是否使用episodic,创建一个TransReplayBuffer或EpisodeReplayBuffer缓冲区,大小为args.replay_buffer_size;同时,将env赋值给类的env属性。接着,使用optim.RMSprop创建policy_optimizer、value_optimizer和mixer_optimizer(若args中有mixer),并分别将behaviour_net模型的policy_dicts、value_dicts和mixer参数作为优化器的参数。最后,初始化一些其他属性,如init_action、steps、episodes和entr。
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