net.apply() 什么意思
时间: 2024-02-21 17:58:49 浏览: 20
在PyTorch中,`net`是一个神经网络模型的实例化对象,`apply()`是该对象的一个方法。它的作用是将一个函数应用于模型的所有子模块,包括模型本身。可以使用`apply()`方法来对模型中的所有参数进行修改或初始化,也可以用于将模型转移到GPU或CPU上。
例如,要将模型的所有参数初始化为正态分布,可以使用以下代码:
```python
import torch.nn as nn
def weights_init(m):
if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.normal_(m.weight.data)
nn.init.normal_(m.bias.data)
net = YourModel()
net.apply(weights_init)
```
这将对`net`中的所有卷积层和全连接层的权重和偏置进行正态分布的初始化。
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在 PyTorch 中,`nn.Module` 类的实例可以调用 `apply()` 方法,该方法会递归地遍历模型的所有子模块,并对每个子模块都执行指定的函数。在这里,`init_weights` 函数被传递给了 `apply()` 方法,表示对模型的所有子模块都执行 `init_weights` 函数,即对所有子模块进行权重初始化。因此,`net.apply(init_weights)` 的作用是对神经网络模型 `net` 中的所有参数进行权重初始化。
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pool.apply()是multiprocessing库中的一个函数,用于在进程池中执行函数。它的作用是将指定的函数以及函数的参数传递给进程池中的一个进程,让该进程执行该函数。在执行完该函数后,进程池会将结果返回给调用者。该函数会阻塞调用者的进程,直到函数执行完毕并返回结果。在这个例子中,pool.apply(get_chapter_list, args=(task_url,))的作用是在进程池中执行get_chapter_list这个函数,并将task_url作为参数传递给该函数。执行完该函数后,进程池会将结果返回给调用者。